fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Неудачник из Аграпура
Автор: Елена Хаецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:97676
Слов в произведении (СВП):14027
Приблизительно страниц:48
Средняя длина слова, знаков:5.23
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.49
СДП авторского текста, знаков:79.57
СДП диалога, знаков:50.89
Доля диалогов в тексте:56.1%
Доля авторского текста в диалогах:9.51%
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:3262
Активный словарный запас (АСЗ):3168
Активный несловарный запас (АНСЗ):94
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1153.86
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2610.81 —> 9083-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:3270 (23.31% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:10757 (76.69% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2889 (26.86%)
          Прилагательное1043 (9.70%)
          Глагол2761 (25.67%)
          Местоимение-существительное1340 (12.46%)
          Местоименное прилагательное744 (6.92%)
          Местоимение-предикатив3 (0.03%)
          Числительное (количественное)128 (1.19%)
          Числительное (порядковое)10 (0.09%)
          Наречие691 (6.42%)
          Предикатив119 (1.11%)
          Предлог1234 (11.47%)
          Союз1177 (10.94%)
          Междометие225 (2.09%)
          Вводное слово27 (0.25%)
          Частица920 (8.55%)
          Причастие192 (1.78%)
          Деепричастие20 (0.19%)
Служебных слов:5690 (52.90%)

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
Существительное2612349.311.00.94.099.1.8522284.2.26144.9.34
Прилагательное424121.2.85.00.26.001.8.093.25.71.3.172.11.7.34
Глагол3816232113.172.1.17111.938164.2.00122.6.17
Местоимение-существительное109.4435.64.2.00.85.175.61.37.47.3.68.6812.77.00
Местоименное прилагательное266.68.72.72.6.00.09.001.9.6832.3.09.003.81.00
Местоимение-предикатив.09.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.81.2.94.51.26.09.17.00.09.1711.5.17.00.34.09.00
Числительное (порядковое).51.09.09.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.09.00
Наречие2.57.9158.1.85.00.85.002.2.434.43.5.34.005.1.51.09
Предикатив1.431.51.1.34.00.17.00.34.17.43.77.09.00.68.00.09
Предлог51113.81116.001.7.26.77.17.001.5.00.00.852.1.00
Союз126.325155.5.00.94.007.9.776.54.81.4.268.8.60.26
Междометие5.1.771.641.5.00.17.00.77.091.2.85.26.001.3.17.00
Вводное слово.09.09.26.51.00.00.00.00.17.09.17.17.09.00.51.00.00
Частица6.53.9327.62.7.001.5.003.6.684.47.3.85.175.5.51.00
Причастие7.31.3.43.60.26.00.26.00.34.092.5.85.17.00.43.17.00
Деепричастие.09.09.09.00.17.00.00.00.00.00.68.09.00.00.26.17.00

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
Существительное11121821232424252425
Прилагательное4.65.967.17.37.88.28.69.710
Глагол15312522232120171817
Местоимение-существительное211412117.87.17.48.27.47.2
Местоименное прилагательное3.34.85.17.16.26.76.175.25.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).6011.901.1.901.1.801.90
Числительное (порядковое).10.20.10.00.10.00.00.00.20.20
Наречие9.264.44.54.94.14.74.64.82.4
Предикатив2.111.90.80.50.60.301.90
Предлог65.39.89.91099.88.91112
Союз147.77.278.69.19.38.38.47
Междометие4.3.701.81.2.901.41.61.511.8
Вводное слово.50.50.20.20.00.20.00.30.00.20
Частица7.78.77.25.84.56.86.38.367.5
Причастие.6011.4.901.31.51.51.42.11.7
Деепричастие.20.30.00.10.10.10.20.00.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.62
          .    точка82.91
          -    тире44.20
          !    восклицательный знак10.41
          ?    вопросительный знак13.12
          ...    многоточие8.20
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.14
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка5.42
          ()    скобки0.78
          :    двоеточие7.34
          ;    точка с запятой1.07




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. Елена Хаецкая
 33
2. Александр Бушков
 32
3. Вера Ковальчук
 32
4. Артём Тихомиров
 32
5. Олег Рой
 32
6. Андрей Смирнов
 32
7. Наталия Ипатова
 31
8. Александр Зорич
 31
9. Наталья Резанова
 31
10. Юрий Бурносов
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх