fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: В тумане
Автор: Леонид Андреев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:86691
Слов в произведении (СВП):13357
Приблизительно страниц:44
Средняя длина слова, знаков:5.06
Средняя длина предложения (СДП), знаков:77.64
СДП авторского текста, знаков:116.38
СДП диалога, знаков:37.47
Доля диалогов в тексте:23.88%
Доля авторского текста в диалогах:4.8%
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:3104
Активный словарный запас (АСЗ):2990
Активный несловарный запас (АНСЗ):114
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1094.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2489.25 —> 10420-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:2892 (21.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:10465 (78.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3204 (30.62%)
          Прилагательное1535 (14.67%)
          Глагол2283 (21.82%)
          Местоимение-существительное971 (9.28%)
          Местоименное прилагательное640 (6.12%)
          Местоимение-предикатив0 (0.00%)
          Числительное (количественное)92 (0.88%)
          Числительное (порядковое)11 (0.11%)
          Наречие492 (4.70%)
          Предикатив92 (0.88%)
          Предлог1104 (10.55%)
          Союз1485 (14.19%)
          Междометие194 (1.85%)
          Вводное слово20 (0.19%)
          Частица723 (6.91%)
          Причастие216 (2.06%)
          Деепричастие29 (0.28%)
Служебных слов:5166 (49.36%)

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
Существительное3718459.812.001.346.91.424435.34104.11
Прилагательное5511171.9.93.00.42.001.5.344.1211.7.085.22.7.17
Глагол3416141412.001.2.176.91.130203.089.82.3.34
Местоимение-существительное9.29.22941.9.00.68.084.514.15.51.256.9.93.00
Местоименное прилагательное199.97.33.11.1.00.17.08113.71.9.51.002.9.42.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.91.2.84.42.08.00.17.00.25.00.59.76.00.00.25.00.00
Числительное (порядковое).08.25.25.00.08.00.00.00.00.00.00.25.00.00.00.00.00
Наречие3.56.3113.1.76.00.34.001.7.253.13.1.59.083.5.68.25
Предикатив.84.681.4.59.08.00.00.00.34.00.25.84.25.001.1.25.00
Предлог46141.71013.001.4.00.68.08.25.93.00.00.682.1.00
Союз192523154.8.00.76.178.9.688.84.68.257.93.42
Междометие6.31.6.761.91.5.00.08.00.93.17.68.93.00.17.51.17.00
Вводное слово.08.00.42.34.25.00.00.00.00.00.00.25.00.00.25.00.00
Частица8.66.6204.61.8.00.68.081.8.423.54.21.2.174.61.1.08
Причастие8.41.5.76.25.42.00.08.00.42.003.41.4.17.00.25.25.00
Деепричастие.59.34.76.17.17.00.00.00.00.00.25.08.00.00.08.00.00

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
Существительное19252322242626272528
Прилагательное6.49.7812111211111311
Глагол18222521171918182016
Местоимение-существительное13138.787.66.67.86.56.65.2
Местоименное прилагательное2.43.44.23.45.74.84.42.95.44.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.2.901.70.401.40.40.40
Числительное (порядковое).00.10.00.10.30.10.00.00.00.00
Наречие6.16.23.82.432.82.84.23.35.6
Предикатив1.4.8011.30.30.60.40.80.40
Предлог5.256.6109.98.18.89.46.89.5
Союз175.5912121113121212
Междометие2.9.301.61.2.702.51.9.901.71.7
Вводное слово.30.20.10.10.10.00.20.20.00.20
Частица7.46.27.24.95.74.63.74.23.74.1
Причастие.10.80.601.21.52.12.42.21.71.9
Деепричастие.20.40.70.20.10.30.00.40.00.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая138.13
          .    точка61.54
          -    тире20.14
          !    восклицательный знак14.82
          ?    вопросительный знак6.29
          ...    многоточие4.57
          !..    воскл. знак с многоточием1.42
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка18.12
          ()    скобки2.55
          :    двоеточие10.71
          ;    точка с запятой6.36




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. Леонид Андреев
 28
2. Елена Хаецкая
 26
3. Сергей Волков
 26
4. Василий Аксёнов
 26
5. Марина и Сергей Дяченко
 25
6. Александр Грин
 25
7. Александр Куприн
 25
8. Генри Лайон Олди
 25
9. Александр Петрович Казанцев
 25
10. Михаил Савеличев
 25
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх