fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Штурм
Автор: Роман Глушков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:573820
Слов в произведении (СВП):87586
Приблизительно страниц:302
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:84.96
СДП авторского текста, знаков:95.77
СДП диалога, знаков:68.06
Доля диалогов в тексте:31.31%
Доля авторского текста в диалогах:5.41%
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:9248
Активный словарный запас (АСЗ):8908
Активный несловарный запас (АНСЗ):340
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1156.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2627.17 —> 8903-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:21865 (24.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65721 (75.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18424 (28.03%)
          Прилагательное6967 (10.60%)
          Глагол14880 (22.64%)
          Местоимение-существительное6568 (9.99%)
          Местоименное прилагательное4923 (7.49%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)794 (1.21%)
          Числительное (порядковое)183 (0.28%)
          Наречие4674 (7.11%)
          Предикатив768 (1.17%)
          Предлог9158 (13.93%)
          Союз8330 (12.67%)
          Междометие1525 (2.32%)
          Вводное слово263 (0.40%)
          Частица6730 (10.24%)
          Причастие1338 (2.04%)
          Деепричастие348 (0.53%)
Служебных слов:37857 (57.60%)

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
Существительное3113349.110.001.1.38101.426274.5.51142.7.74
Прилагательное405.6102.11.4.01.27.031.8.374.26.7.99.064.21.21
Глагол2614201311.101.1.18121.836153.5.18133.4.47
Местоимение-существительное9.86.3263.92.8.00.69.126.41.27.74.7.53.4010.56.17
Местоименное прилагательное257.47.43.82.2.00.37.051.7.743.62.5.32.124.5.67.06
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.81.91.37.31.01.10.09.17.08.99.85.08.01.58.27.03
Числительное (порядковое)1.1.14.36.03.05.00.01.01.03.00.06.17.00.00.09.08.00
Наречие4.16.9144.71.4.00.59.083.4.555.65.3.42.176.61.1.17
Предикатив.65.672.6.65.42.00.06.00.50.14.69.95.12.04.95.08.01
Предлог53143.11619.002.67.95.10.091.7.01.031.33.2.17
Союз138.321126.1.031.3.268.81.19.87.51.53111.5.53
Междометие3.9.921.14.41.5.00.14.031.2.061.42.4.14.041.1.18.09
Вводное слово.32.21.46.50.24.00.04.00.22.05.31.26.04.00.45.04.01
Частица85.63352.5.001.7.093.9.926.18.60.387.71.3.23
Причастие6.97.561.45.00.05.00.85.104.3.85.22.03.37.10.04
Деепричастие.36.24.35.31.15.00.01.01.17.041.8.31.00.01.50.03.00

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
Существительное8.8151820222122232423
Прилагательное4.76.47.27.87.78.78.49.28.98.5
Глагол11162020201919171717
Местоимение-существительное7.312108.77.77.57.16.86.87.3
Местоименное прилагательное45.95.96.15.95.65.76.25.76.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80111.901.601.11
Числительное (порядковое).40.30.20.20.10.20.20.10.20.30
Наречие7.57.45.25.45.74.95.55.15.34.8
Предикатив1.31.2.801.1.801.90.901.50
Предлог8.48.91010101111111012
Союз24149.27.387.88.29.28.39
Междометие8.1.801.21.31.41.61.61.41.51.6
Вводное слово1.40.20.30.10.30.30.30.30.10
Частица9.6108.88.17.17.67.27.17.57.5
Причастие1.11.21.31.521.91.51.61.61.7
Деепричастие1.7.40.20.30.30.30.40.40.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.24
          .    точка63.67
          -    тире19.04
          !    восклицательный знак4.65
          ?    вопросительный знак5.21
          ...    многоточие3.69
          !..    воскл. знак с многоточием0.23
          ?..    вопр. знак с многоточием0.18
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка12.11
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие2.04
          ;    точка с запятой0.11




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. Роман Глушков
 52
2. Сергей Вольнов
 41
3. Мария Симонова
 41
4. Дмитрий Владимирович Лазарев
 40
5. Владимир Леонидович Ильин
 40
6. Александра Лисина
 39
7. Вячеслав Шалыгин
 39
8. Михаил Михеев
 39
9. Виталий Зыков
 39
10. Андрей Ерпылев
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх