fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ритер
Автор: Дмитрий Шидловский
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:627616
Слов в произведении (СВП):92119
Приблизительно страниц:314
Средняя длина слова, знаков:5.15
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.19
СДП авторского текста, знаков:73.35
СДП диалога, знаков:42.17
Доля диалогов в тексте:51.4%
Доля авторского текста в диалогах:9.46%
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:8698
Активный словарный запас (АСЗ):8388
Активный несловарный запас (АНСЗ):310
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1094.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2445.92 —> 10769-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:21765 (23.63% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70354 (76.37% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21408 (30.43%)
          Прилагательное7014 (9.97%)
          Глагол17654 (25.09%)
          Местоимение-существительное8409 (11.95%)
          Местоименное прилагательное4288 (6.09%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)983 (1.40%)
          Числительное (порядковое)220 (0.31%)
          Наречие3800 (5.40%)
          Предикатив828 (1.18%)
          Предлог8421 (11.97%)
          Союз7724 (10.98%)
          Междометие1606 (2.28%)
          Вводное слово272 (0.39%)
          Частица5549 (7.89%)
          Причастие1327 (1.89%)
          Деепричастие173 (0.25%)
Служебных слов:36450 (51.81%)

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
Существительное3715468.78.1.011.9.738.51.425274.6.39114.6.36
Прилагательное416.1141.8.87.03.34.031.1.273.24.6.71.042.21.5.12
Глагол3915211612.012.1.368.11.537202.7.299.73.3.26
Местоимение-существительное128.3356.13.7.01.87.106.11.36.65.2.39.5314.70.13
Местоименное прилагательное244.88.33.11.3.00.26.011.2.482.51.8.21.033.1.51.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)5.961.3.29.25.03.22.30.09.041.6.66.05.01.56.34.01
Числительное (порядковое)1.2.05.22.04.06.00.01.06.03.00.13.22.44.01.13.05.00
Наречие44.7145.31.2.00.47.012.563.32.9.43.043.5.75.08
Предикатив.91.702.97.47.01.09.00.32.05.62.91.06.03.81.05.00
Предлог56133.11314.001.8.71.58.12.091.2.04.00.702.04
Союз167.123144.6.001.1.145.31.175.3.96.448.11.2.25
Междометие5.71.21.14.61.5.00.17.041.2.13.991.8.09.051.1.30.00
Вводное слово.44.23.68.69.12.00.01.00.19.06.17.32.04.00.38.03.00
Частица74.2296.11.8.001.7.042.7.784.45.9.58.304.7.70.14
Причастие5.81.41.1.53.58.00.08.03.51.034.79.25.01.18.14.00
Деепричастие.30.05.40.12.08.00.01.00.10.01.55.21.00.00.18.00.00

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
Существительное14172123262727282828
Прилагательное4.477.17.57.88.49.29.18.59
Глагол14232423212119191918
Местоимение-существительное1814109.27.87.16.85.666.1
Местоименное прилагательное35.24.654.85.25.14.95.25.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.2.901.41.21.11.51.111.1
Числительное (порядковое).20.40.50.20.20.10.20.10.20.20
Наречие6.964.33.53.53.33.43.23.33.3
Предикатив21.11.1.80.90.70.80.40.80.50
Предлог7.56.38.69.7109.910111110
Союз138.27.57.38.68.37.888.47.8
Междометие6.2.801.31.31.41.21.21.11.11.8
Вводное слово.90.50.20.20.00.30.10.20.20.20
Частица7.28.17.65.95.75.46.35.55.15.4
Причастие.60.901.21.31.61.51.62.11.82.1
Деепричастие.50.20.20.20.20.10.10.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.97
          .    точка108.24
          -    тире33.95
          !    восклицательный знак1.98
          ?    вопросительный знак12.29
          ...    многоточие2.05
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.55
          "    кавычка3.58
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие1.98
          ;    точка с запятой0.04




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. Дмитрий Шидловский
 54
2. Денис Чекалов
 41
3. Виктор Глебов
 40
4. Андрей Легостаев
 40
5. Вадим Панов
 40
6. Олег Рой
 40
7. Евгений Щепетнов
 40
8. Вера Ковальчук
 40
9. Сергей Недоруб
 40
10. Галина Романова
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх