fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сто вёрст по реке
Автор: Александр Грин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:72540
Слов в произведении (СВП):10298
Приблизительно страниц:36
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.37
СДП авторского текста, знаков:94.4
СДП диалога, знаков:45.82
Доля диалогов в тексте:30.55%
Доля авторского текста в диалогах:13.53%
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:3065
Активный словарный запас (АСЗ):3001
Активный несловарный запас (АНСЗ):64
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1300.39
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2999.59 —> 3579-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:2188 (21.25% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:8110 (78.75% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2610 (32.18%)
          Прилагательное1041 (12.84%)
          Глагол1982 (24.44%)
          Местоимение-существительное806 (9.94%)
          Местоименное прилагательное385 (4.75%)
          Местоимение-предикатив3 (0.04%)
          Числительное (количественное)119 (1.47%)
          Числительное (порядковое)16 (0.20%)
          Наречие483 (5.96%)
          Предикатив64 (0.79%)
          Предлог862 (10.63%)
          Союз720 (8.88%)
          Междометие170 (2.10%)
          Вводное слово19 (0.23%)
          Частица555 (6.84%)
          Причастие219 (2.70%)
          Деепричастие32 (0.39%)
Служебных слов:3552 (43.80%)

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
Существительное4924529.17.2.112.3.2210.4525285.45117.6.78
Прилагательное5111192.62.3.00.22.002.1.455.271.6.002.22.3.11
Глагол4118221810.112.2.33111.432163.8.33132.6.56
Местоимение-существительное85.7344.92.6.00.22.115.315.13.9.45.569.2.89.45
Местоименное прилагательное186.15.21.6.67.00.56.11.56.112.21.4.11.0021.3.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.11.00.00.11.00.00
Числительное (колич-ое)6.2.561.1.22.11.00.45.11.56.111.11.00.00.33.45.00
Числительное (порядковое).67.00.00.00.00.00.11.22.11.00.22.11.00.00.11.22.00
Наречие4.16174.67.11.22.003.7.454.33.5.89.112.42.1.11
Предикатив.78.561.7.67.00.00.11.00.45.00.56.45.22.00.45.00.00
Предлог50151.67.211.002.8.33.67.00.331.2.00.00.782.1.11
Союз1610188.92.2.00.78.114.9.333.92.4.78.454.82.1.78
Междометие62.62.32.6.67.00.00.11.89.33.45.89.11.001.45.00
Вводное слово.33.22.45.33.00.00.00.00.00.00.11.22.11.00.22.00.00
Частица7.14.9234.31.001.1.114.1.6744.1.22.005.56.22
Причастие102.6.45.451.1.00.22.00.89.005.2.89.22.001.33.00
Деепричастие.78.11.45.45.00.00.11.00.00.00.56.11.00.00.33.11.00

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
Существительное18202123242827273028
Прилагательное7.19.18.399.59.5108.98.810
Глагол16302923222018172016
Местоимение-существительное22138.96.67.17.35.74.66.14.5
Местоименное прилагательное2.53.62.93.75.14.14.32.74.34.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.20.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.5.80.902.31.21.41.11.2.701.8
Числительное (порядковое).00.00.00.40.20.20.40.20.20.30
Наречие6.25.94.65.15.35.24.34.42.94.5
Предикатив1.61.2.40.801.1.70.20.60.20.50
Предлог53.88.58.87.888.7121111
Союз7.35.267.66.86.48.78.99.37.6
Междометие4.8.90.702.121.51.51.71.11.5
Вводное слово.20.30.20.10.00.20.20.20.00.50
Частица65.66.66.16.34.16.67.54.55.5
Причастие.90.801.51.3.903.22.82.71.43
Деепричастие.30.20.60.00.80.80.00.20.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая174.31
          .    точка76.33
          -    тире36.90
          !    восклицательный знак7.38
          ?    вопросительный знак7.48
          ...    многоточие5.92
          !..    воскл. знак с многоточием0.39
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.10
          "    кавычка8.55
          ()    скобки0.58
          :    двоеточие5.73
          ;    точка с запятой10.00




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 Грин
 31
2. Елена Хаецкая
 29
3. Марина и Сергей Дяченко
 29
4. Константин Бояндин
 29
5. Борис Акунин
 28
6. Юрий Бурносов
 28
7. Дмитрий Емец
 28
8. Владимир Свержин
 28
9. Кирилл Алейников
 28
10. Кирилл Бенедиктов
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх