fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Крепость на реке
Автор: Михаил Баковец
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:517865
Слов в произведении (СВП):74993
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.13
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.65
СДП авторского текста, знаков:103.14
СДП диалога, знаков:57.36
Доля диалогов в тексте:52.72%
Доля авторского текста в диалогах:12.73%
Использование диалогов по тексту
(по горизонтали: счётчик знаков; по вертикали: процент диалогов;
размер скользящего окна: знаков, шаг: 1000 знаков)

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9414
Активный словарный запас (АСЗ):8769
Активный несловарный запас (АНСЗ):645
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1182.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2748.18 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Динамика изменения УАСЗ-3000 от начала до конца произведения
(по горизонтали: счётчик слов; по вертикали: УАСЗ-3000)
Максимальное значение УАСЗ-3000 (0) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.
Миниимальное значение УАСЗ-3000 (10000000) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:17971 (23.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57022 (76.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19559 (34.30%)
          Прилагательное5592 (9.81%)
          Глагол12291 (21.55%)
          Местоимение-существительное5460 (9.58%)
          Местоименное прилагательное3668 (6.43%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)1497 (2.63%)
          Числительное (порядковое)242 (0.42%)
          Наречие3121 (5.47%)
          Предикатив543 (0.95%)
          Предлог8394 (14.72%)
          Союз6197 (10.87%)
          Междометие1174 (2.06%)
          Вводное слово157 (0.28%)
          Частица4792 (8.40%)
          Причастие860 (1.51%)
          Деепричастие137 (0.24%)
Служебных слов:29989 (52.59%)

Биграммы частей речи

В таблице показаны частоты словопар типа «существительное+прилагательное», «прилагательное+глагол» и т.д. Для удобства восприятия частота выражена в среднем количестве пары на 1000 слов текста. Вертикаль отражает часть речи первого слова биграммы, горизонталь — второго.

С
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
П
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
Г
л
а
г
о
л
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
с
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
н
о
е

п
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
п
р
е
д
и
к
а
т
и
в
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
к
о
л
и
ч
е
с
т
в
е
н
н
о
е
)
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
п
о
р
я
д
к
о
в
о
е
)
Н
а
р
е
ч
и
е
П
р
е
д
и
к
а
т
и
в
П
р
е
д
л
о
г
С
о
ю
з
М
е
ж
д
о
м
е
т
и
е
В
в
о
д
н
о
е

с
л
о
в
о
Ч
а
с
т
и
ц
а
П
р
и
ч
а
с
т
и
е
Д
е
е
п
р
и
ч
а
с
т
и
е
Существительное4415441010.023.4.56101.443324.5.53164.3.62
Прилагательное405.2122.11.7.03.62.111.9.354.35.21.082.4.99.09
Глагол361216138.024.397.81.133143.269.92.27
Местоимение-существительное105.6235.23.4.02.92.124.9.657.24.7.80.189.3.42.08
Местоименное прилагательное244.88.32.51.5.02.49.211.4.502.82.45.063.1.41.05
Местоимение-предикатив.02.00.06.03.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)101.82.7.55.47.00.82.09.29.062.21.3.14.02.71.11.00
Числительное (порядковое)2.15.53.05.05.00.02.06.08.02.21.14.03.00.09.02.02
Наречие4.34.4124.11.4.00.88.142.4.555.12.7.61.083.5.49.11
Предикатив.89.441.3.42.33.00.05.00.29.12.67.82.20.05.56.02.00
Предлог68143.11317.004.91.1.49.18.09.74.05.00.502.1.05
Союз197.6189.73.8.032.2.245.8.717.75.21.3.338.8.85.15
Междометие4.3.971.34.91.3.00.29.05.52.09.771.15.03.99.06.06
Вводное слово.41.08.39.30.12.00.02.00.05.03.14.39.02.00.11.02.00
Частица9.54.3255.12.3.031.9.053.884.95.7.76.205.7.65.11
Причастие5.41.3.47.24.30.00.11.00.24.032.8.64.11.00.26.09.03
Деепричастие.32.17.11.11.05.00.02.02.08.05.56.11.05.00.26.02.00

Части речи на позициях в предложении

Таблица показывает, с какой частотой употреблены автором различные части на позициях в предложении. Например, ячейка «глагол – 3» показывает с какой вероятностью третье слово в случайно взятом предложении произведения является глаголом. Вероятность выражена в процентах.

В каждом столбце максимальное значение отмечено жирным шрифтом, что позволяет по первым трём-пяти столбцам примерно представить типичное для произведения начало предлоджения. Например, последовательность «местоимение-существительное, глагол, прилагательное, существительное» может быть чем-то вроде «Он срубил старое дерево...»


 Номер слова в предложении
 12345678910
Существительное15212324262827282930
Прилагательное5.56.16.17.287.87.17.68.88
Глагол16171920191818171716
Местоимение-существительное1014118.97.66.45.46.25.85.3
Местоименное прилагательное3564.64.75.25.35.64.85.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.92.41.82.32.22.42.51.81.91.9
Числительное (порядковое).50.60.30.30.10.30.20.40.30.30
Наречие7.154.54.74.43.53.83.83.73.9
Предикатив1.4.70.80.701.60.70.80.60.70
Предлог108.69.710111212121212
Союз157.86.86.87.47.58.48.47.27.6
Междометие4.11.51.61.31.51.41.51.51.41.2
Вводное слово.50.30.30.10.10.20.20.20.20.10
Частица8.68.97.66.766.26.55.565.6
Причастие.30.40.701.1.901.21.31.41.51.6
Деепричастие.40.20.20.20.10.20.10.20.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.44
          .    точка72.03
          -    тире32.94
          !    восклицательный знак5.67
          ?    вопросительный знак13.17
          ...    многоточие4.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.15
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.71
          "    кавычка5.29
          ()    скобки1.17
          :    двоеточие2.63
          ;    точка с запятой0.05




Распознавание автора текста

Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора. Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.

Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%, рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными на анализе одних лишь символьных биграмм.

Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».


АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Михаил Баковец
 58
2. Михаил Михайлов
 46
3. Фёдор Вихрев
 38
4. Дем Михайлов
 37
5. Владислав Жеребьёв
 37
6. Николай Марчук
 37
7. Никита Аверин
 37
8. Владимир Мясоедов
 37
9. Сергей Ким
 37
10. Олег Никитин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх