fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Скоморох Памфалон
Автор: Николай Лесков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:104161
Слов в произведении (СВП):17145
Приблизительно страниц:53
Средняя длина слова, знаков:4.67
Средняя длина предложения (СДП), знаков:89.41
СДП авторского текста, знаков:111.81
СДП диалога, знаков:65.23
Доля диалогов в тексте:35.14%
Доля авторского текста в диалогах:7.49%
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:3286
Активный словарный запас (АСЗ):3091
Активный несловарный запас (АНСЗ):195
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:984.03
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2268.70 отсутствует 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:4442 (25.91% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12703 (74.09% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3325 (26.17%)
          Прилагательное1104 (8.69%)
          Глагол3163 (24.90%)
          Местоимение-существительное1863 (14.67%)
          Местоименное прилагательное1037 (8.16%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)165 (1.30%)
          Числительное (порядковое)38 (0.30%)
          Наречие719 (5.66%)
          Предикатив131 (1.03%)
          Предлог1465 (11.53%)
          Союз1858 (14.63%)
          Междометие302 (2.38%)
          Вводное слово30 (0.24%)
          Частица1151 (9.06%)
          Причастие185 (1.46%)
          Деепричастие34 (0.27%)
Служебных слов:7742 (60.95%)

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
Существительное2310338.814.002.11.37.5.8019395.4.07124.2.33
Прилагательное323.49.62.31.3.00.07.001.5.402.68.3.67.133.1.20.00
Глагол3111202212.072.4.078.11.432274.6.27112.33
Местоимение-существительное139.6388.86.5.001.3.006.71.8116.4.86.33131.8.13
Местоименное прилагательное247.5115.32.5.00.47.002.1.533.33.5.47.073.9.80.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.07.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.801.3.60.33.00.47.53.00.07.861.2.00.00.47.00.00
Числительное (порядковое).33.07.07.00.07.00.00.00.00.00.00.07.00.00.07.00.00
Наречие4.13.4125.81.2.00.27.072.3.203.95.3.40.076.27.00
Предикатив.60.801.91.3.53.00.07.00.60.13.67.67.13.00.60.00.00
Предлог418.35.71517.001.5.47.67.00.001.7.00.001.1.93.40
Союз167.529224.6.00.86.008.21.3105.82.2711.86.47
Междометие5.71.11.004.52.5.00.13.07.67.07.731.5.07.00.53.20.00
Вводное слово.27.20.13.33.20.00.00.00.00.00.07.40.07.00.07.00.00
Частица8.54.2299.72.4.00.73.003.3.674.54.81.2.275.3.33.07
Причастие4.61.00.53.86.67.00.13.00.27.071.7.86.13.00.27.00.00
Деепричастие.33.07.40.13.20.00.00.00.00.00.47.27.00.00.07.00.00

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
Существительное14111620191920211921
Прилагательное3.65.56.26.76.868.478.79.2
Глагол11222322222019171719
Местоимение-существительное2019151112118.7109.69.5
Местоименное прилагательное2.46.24.75.16.37.75.47.78.37.5
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.7.601.11.3111.9.60.90
Числительное (порядковое).0021.00.00.00.10.10.00.00
Наречие6.65.84.443.43.55.53.94.93.7
Предикатив1.81.4.901.1.80.70.90.70.40.20
Предлог5489.88.58.29.79.28.48.4
Союз186.89.810101211121212
Междометие5.2.401.91.71.32.12.41.51.81.2
Вводное слово.70.20.20.30.20.20.10.00.00.00
Частица9.4138.26.76.27.16.37.77.16.1
Причастие.70.40.401.90.701.6.401.31.4
Деепричастие.60.20.10.10.50.10.30.40.10.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.01
          .    точка45.20
          -    тире12.07
          !    восклицательный знак6.12
          ?    вопросительный знак7.58
          ...    многоточие3.09
          !..    воскл. знак с многоточием0.52
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.29
          "    кавычка4.90
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие11.20
          ;    точка с запятой1.75




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. Николай Лесков
 33
2. Елена Хаецкая
 28
3. Андрей Астахов
 28
4. Наталья Резанова
 27
5. Надежда Первухина
 27
6. Борис Акунин
 27
7. Фёдор Достоевский
 27
8. Всеволод Соловьёв
 27
9. Юлия Остапенко
 27
10. Наталия Ипатова
 27
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх