fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вечный хлеб
Автор: Александр Беляев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:111418
Слов в произведении (СВП):16324
Приблизительно страниц:57
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.44
СДП авторского текста, знаков:66.96
СДП диалога, знаков:47.18
Доля диалогов в тексте:49.69%
Доля авторского текста в диалогах:5.91%
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:3511
Активный словарный запас (АСЗ):3465
Активный несловарный запас (АНСЗ):46
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1128.53
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2591.89 —> 9292-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:3587 (21.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12737 (78.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4163 (32.68%)
          Прилагательное1351 (10.61%)
          Глагол3308 (25.97%)
          Местоимение-существительное1359 (10.67%)
          Местоименное прилагательное787 (6.18%)
          Местоимение-предикатив4 (0.03%)
          Числительное (количественное)197 (1.55%)
          Числительное (порядковое)22 (0.17%)
          Наречие601 (4.72%)
          Предикатив112 (0.88%)
          Предлог1356 (10.65%)
          Союз1190 (9.34%)
          Междометие310 (2.43%)
          Вводное слово30 (0.24%)
          Частица959 (7.53%)
          Причастие256 (2.01%)
          Деепричастие24 (0.19%)
Служебных слов:6019 (47.26%)

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
Существительное401754109.8.141.6.576.21.423294.8.07134.8.22
Прилагательное516.6141.91.1.00.50.001.3.2933.7.65.001.71.14
Глагол4418261716.143.5.147.3.9338134.3.299.84.2.14
Местоимение-существительное108.6394.32.2.00.50.144.2.654.93.8.57.79111.1.07
Местоименное прилагательное285.87.32.11.3.00.29.071.3.721.71.4.29.002.7.65.00
Местоимение-предикатив.00.00.14.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.211.9.72.07.00.22.00.14.071.4.72.07.00.22.14.00
Числительное (порядковое).93.00.36.07.00.00.00.00.00.00.07.00.07.00.00.00.00
Наречие4.24.1134.9.36.00.57.002.2.652.12.2.43.223.21.1.22
Предикатив.93.222.2.79.43.00.29.00.29.14.07.50.14.00.65.07.00
Предлог53143.47.214.001.8.22.43.07.071.3.00.00.501.7.00
Союз147.222133.2.001.2.074.9.6553.9.79.146.2.72.00
Междометие6.21.81.45.71.3.00.22.071.7.07.931.1.07.071.14.00
Вводное слово.22.07.50.50.14.00.00.00.07.00.07.22.07.00.22.00.00
Частица6.83.7286.93.001.7.002.6.363.45.50.076.51.1.00
Причастие7.9.721.65.93.00.00.00.50.073.1.79.07.00.43.22.00
Деепричастие.36.07.22.14.07.00.07.00.07.00.50.14.00.00.07.00.00

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
Существительное17202024273229302831
Прилагательное5.58.27.48.27.79.39.598.99.9
Глагол11282825221920201922
Местоимение-существительное17129.87.776.16.55.35.76.3
Местоименное прилагательное3.84.34.64.46.25.15.945.25.8
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.61.61.61.1.70.701.61.21.4
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.20.10.10.00.00
Наречие6.85.643.42.82.22.22.83.72.5
Предикатив1.4.80.90.60.50.40.80.50.00.50
Предлог6.94.969.5118.69.110106.9
Союз125.66.577.27.576.66.87.2
Междометие6.9.601.3121.41.81.32.30
Вводное слово.40.40.30.30.10.20.00.00.00.00
Частица7.87.87.95.63.84.35.76.16.64.1
Причастие.90.501.21.91.921.81.72.52
Деепричастие.50.20.00.00.20.20.10.10.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.45
          .    точка98.08
          -    тире21.13
          !    восклицательный знак7.23
          ?    вопросительный знак9.62
          ...    многоточие3.68
          !..    воскл. знак с многоточием0.25
          ?..    вопр. знак с многоточием0.37
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка20.22
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие4.84
          ;    точка с запятой0.12




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. Александр Беляев
 32
2. Александр Петрович Казанцев
 29
3. Елена Хаецкая
 29
4. Галина Романова
 28
5. Надежда Первухина
 28
6. Александр Рудазов
 28
7. Александр Зорич
 28
8. Александр Громов
 28
9. Дмитрий Шидловский
 28
10. Кирилл Бенедиктов
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх