fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Текодонт
Автор: Александр Громов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:83425
Слов в произведении (СВП):12679
Приблизительно страниц:42
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.81
СДП авторского текста, знаков:68.21
СДП диалога, знаков:38.41
Доля диалогов в тексте:20.7%
Доля авторского текста в диалогах:11.13%
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:3245
Активный словарный запас (АСЗ):3170
Активный несловарный запас (АНСЗ):75
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1169.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2750.71 —> 7131-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:3092 (24.39% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9587 (75.61% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2733 (28.51%)
          Прилагательное998 (10.41%)
          Глагол2536 (26.45%)
          Местоимение-существительное1046 (10.91%)
          Местоименное прилагательное439 (4.58%)
          Местоимение-предикатив6 (0.06%)
          Числительное (количественное)130 (1.36%)
          Числительное (порядковое)28 (0.29%)
          Наречие637 (6.64%)
          Предикатив182 (1.90%)
          Предлог1089 (11.36%)
          Союз1197 (12.49%)
          Междометие182 (1.90%)
          Вводное слово51 (0.53%)
          Частица974 (10.16%)
          Причастие195 (2.03%)
          Деепричастие32 (0.33%)
Служебных слов:5016 (52.32%)

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
Существительное2916418.94.8.181.5.098.51.825295.2.27155.1.64
Прилагательное365.6163.21.5.00.36.091.6.553.66.41.093.51.4.09
Глагол381427147.7.091.9.36113.230262.5.73142.5.46
Местоимение-существительное9.27.4315.72.8.09.46.276.71.45.85.2.55.3612.27.27
Местоименное прилагательное163.85.71.5.55.00.36.27.91.181.62.8.36.272.8.36.00
Местоимение-предикатив.00.00.27.09.00.00.00.00.00.00.09.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.731.4.73.18.00.36.00.18.0911.2.09.00.46.36.18
Числительное (порядковое)1.3.09.09.09.00.00.00.00.00.00.09.18.00.00.27.09.00
Наречие4.64.11651.6.09.91.003.7.824.64.9.18.094.91.27
Предикатив1.7.824.51.5.36.00.00.00.73.36.641.3.27.091.4.00.00
Предлог53113.51011.002.1.55.55.09.641.00.00.643.1.09
Союз148.924133.6.09.82.278.61.88.26.31.55111.27
Междометие5.4.91.824.82.00.18.18.73.27.551.00.00.55.18.00
Вводное слово.00.18.91.73.18.00.00.00.27.18.18.91.27.09.55.18.00
Частица7.36.73661.5.001.5.094.41.54.35.7.55.368.71.3.18
Причастие7.61.2.73.18.46.00.27.00.82.093.6.46.27.00.36.46.00
Деепричастие.46.09.18.00.18.00.00.00.09.18.46.46.00.00.73.00.00

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
Существительное16172021222125252227
Прилагательное6.27.867.87.68.2108.89.36.6
Глагол13272626212122192117
Местоимение-существительное1611128.18.67.25.35.76.45.9
Местоименное прилагательное2.33.12.843.54.74.53.33.55.2
Местоимение-предикатив.00.00.10.10.50.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).8011.3.801.51.41.1.901.21.1
Числительное (порядковое).20.10.20.10.50.40.60.20.20.00
Наречие7.56.94.14.95.54.44.22.74.74.3
Предикатив3.41.72.701.61.50.701.21.1
Предлог6.967.78.58.3108.19.51111
Союз126.98.18.28.88.89.911810
Междометие3.51.7.60.70.901.31.61.51.2.90
Вводное слово1.4.60.20.10.40.10.20.20.40.70
Частица9.58.77.97.57.97.55.68.66.67.7
Причастие.50.6011.31.71.41.41.62.71.1
Деепричастие.30.20.00.00.10.30.00.20.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая148.67
          .    точка87.47
          -    тире26.26
          !    восклицательный знак6.47
          ?    вопросительный знак12.70
          ...    многоточие6.55
          !..    воскл. знак с многоточием0.16
          ?..    вопр. знак с многоточием0.16
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.24
          "    кавычка8.68
          ()    скобки0.24
          :    двоеточие5.13
          ;    точка с запятой0.24




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 Громов
 35
2. Вячеслав Рыбаков
 31
3. Галина Романова
 31
4. Игорь Пронин
 31
5. Дмитрий Скирюк
 31
6. Андрей Буторин
 31
7. Олег Рой
 31
8. Олег Дивов
 31
9. Андрей Валентинов
 30
10. Иван Сербин
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх