fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Затоваренная бочкотара
Автор: Василий Аксёнов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:122193
Слов в произведении (СВП):16626
Приблизительно страниц:62
Средняя длина слова, знаков:5.65
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.01
СДП авторского текста, знаков:90.28
СДП диалога, знаков:53.63
Доля диалогов в тексте:37.25%
Доля авторского текста в диалогах:12.77%
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:5103
Активный словарный запас (АСЗ):4627
Активный несловарный запас (АНСЗ):476
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1435.09
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3557.01 —> 226-е место 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:3100 (18.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:13526 (81.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4949 (36.59%)
          Прилагательное1728 (12.78%)
          Глагол2634 (19.47%)
          Местоимение-существительное960 (7.10%)
          Местоименное прилагательное595 (4.40%)
          Местоимение-предикатив0 (0.00%)
          Числительное (количественное)130 (0.96%)
          Числительное (порядковое)41 (0.30%)
          Наречие567 (4.19%)
          Предикатив74 (0.55%)
          Предлог1706 (12.61%)
          Союз1057 (7.81%)
          Междометие217 (1.60%)
          Вводное слово27 (0.20%)
          Частица720 (5.32%)
          Причастие238 (1.76%)
          Деепричастие22 (0.16%)
Служебных слов:5304 (39.21%)

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
Существительное7029577.49.8.001.8.309.4138284.5.67124.7.52
Прилагательное6713131.91.3.00.37.002.4.155.34.5.74.003.32.2.22
Глагол431920107.6.00.97.306.3.60388.92.9.155.92.37
Местоимение-существительное146.2175.32.8.00.22.004.1.676.92.6.60.154.8.60.07
Местоименное прилагательное206.341.21.4.00.22.00.74.302.91.6.15.001.4.82.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.6.741.2.15.30.00.52.15.07.00.52.52.00.00.07.00.00
Числительное (порядковое)2.5.07.15.00.00.00.00.00.00.00.00.22.00.00.07.00.00
Наречие4.94.8113.9.89.00.22.001.6.375.21.6.15.222.9.89.07
Предикатив.82.60.74.37.00.00.00.00.15.00.60.22.00.07.30.00.00
Предлог672239.812.002.6.67.60.07.22.37.00.00.222.7.07
Союз187.413112.1.00.37.155.1.455.74.2.97.456.6.67.15
Междометие4.92.892.5.89.00.00.07.37.15.30.89.07.00.74.37.00
Вводное слово.07.22.37.22.07.00.15.00.07.00.07.15.07.00.15.07.00
Частица8.23.6174.2.74.00.52.072.1.674.53.2.60.004.8.67.00
Причастие7.72.21.1.74.52.00.22.00.22.002.6.45.07.00.30.45.00
Деепричастие.22.07.22.00.00.00.00.00.15.00.52.30.00.00.07.00.00

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
Существительное21283033303533343532
Прилагательное5.67.47.610121312131413
Глагол22202021201618161513
Местоимение-существительное8.41296.15.35.64.52.63.64.1
Местоименное прилагательное2.143.12.74.84.62.33.92.44.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).9011.50.60.80.20.601.11.4
Числительное (порядковое)1.1.20.40.20.10.00.10.30.00.40
Наречие5.94.143.44.13.43.42.82.42.9
Предикатив.90.90.70.20.60.30.40.30.30.00
Предлог8.67.91211121012111214
Союз124.85.455.25.65.67.57.48.1
Междометие3.71.11.2.50.80.5011.21.51.1
Вводное слово.20.30.10.20.10.10.00.10.00.20
Частица6.57.54.353.83.85.243.23.1
Причастие.80.80.701.21.51.51.72.11.61.4
Деепричастие.00.30.30.10.10.10.00.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая164.44
          .    точка67.97
          -    тире31.82
          !    восклицательный знак14.07
          ?    вопросительный знак11.55
          ...    многоточие6.62
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.06
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.24
          "    кавычка9.50
          ()    скобки0.84
          :    двоеточие4.75
          ;    точка с запятой0.66




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. Василий Аксёнов
 34
2. Сергей Волков
 29
3. Zотов
 29
4. Михаил Зайцев
 29
5. Генри Лайон Олди
 29
6. Валерий Большаков
 29
7. Александр Зорич
 29
8. Андрей Белянин
 29
9. Борис Акунин
 29
10. Аркадий и Борис Стругацкие
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх