fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невинный Пруденций
Автор: Николай Лесков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:123386
Слов в произведении (СВП):19707
Приблизительно страниц:62
Средняя длина слова, знаков:4.75
Средняя длина предложения (СДП), знаков:107.16
СДП авторского текста, знаков:171.69
СДП диалога, знаков:78.29
Доля диалогов в тексте:50.58%
Доля авторского текста в диалогах:7.53%
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:3133
Активный словарный запас (АСЗ):3024
Активный несловарный запас (АНСЗ):109
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:941.63
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2067.19 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:5149 (26.13% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:14558 (73.87% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3979 (27.33%)
          Прилагательное1333 (9.16%)
          Глагол3421 (23.50%)
          Местоимение-существительное1938 (13.31%)
          Местоименное прилагательное1273 (8.74%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)233 (1.60%)
          Числительное (порядковое)16 (0.11%)
          Наречие890 (6.11%)
          Предикатив165 (1.13%)
          Предлог1795 (12.33%)
          Союз2054 (14.11%)
          Междометие350 (2.40%)
          Вводное слово32 (0.22%)
          Частица1312 (9.01%)
          Причастие206 (1.42%)
          Деепричастие41 (0.28%)
Служебных слов:8797 (60.43%)

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
Существительное2911318.615.001.9.237.8.8023395.2.11123.3.29
Прилагательное352.69.22.21.8.00.57.001.5.174.38.1.75.001.71.06
Глагол2913211713.003.2.069.51.731204.06122.2.34
Местоимение-существительное127.7359.44.6.061.3.067.21.17.66.71.5213.80.06
Местоименное прилагательное277.6124.72.8.06.52.002.924.62.9.57.064.2.46.06
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.06.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.81.51.69.29.00.11.00.46.171.11.1.00.11.29.00.00
Числительное (порядковое).63.00.00.00.00.00.00.00.00.00.17.06.00.00.06.00.00
Наречие3.85134.81.9.00.06.003.3.404.95.2.80.065.6.34.00
Предикатив.97.462.91.5.34.00.00.00.11.00.57.92.17.00.86.00.00
Предлог438.32.81521.002.7.52.46.11.001.6.00.00.801.7.06
Союз167.625194.2.001.069.31.3106.1.69.239.3.75.86
Междометие5.751.45.22.00.11.00.97.06.402.1.11.00.80.06.00
Вводное слово.11.11.11.40.00.00.06.00.17.06.00.40.00.00.17.00.00
Частица6.96.1278.72.1.001.1.002.1.754.94.6.80.116.5.63.17
Причастие4.61.1.29.69.34.00.17.00.75.002.4.57.00.06.06.00.00
Деепричастие.40.23.17.06.29.00.06.00.00.00.75.06.00.00.17.06.00

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
Существительное10151619202319222024
Прилагательное3.54.977.26.96.87.167.97.5
Глагол12202223202019202017
Местоимение-существительное1819161010101099.69.4
Местоименное прилагательное2.15.35.15.955.87.46.966.7
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.701.41.3.801.41.81.71
Числительное (порядковое).00.30.10.00.10.10.00.20.00.00
Наречие6.35.75.24.95.34.53.753.94.4
Предикатив3.3.30.701.2.6011.11.1.30.80
Предлог6.957.58.28.36.69.69.31110
Союз188.28.87.31312129.9109.9
Междометие8.6.60.601.91.71.82.41.71.3.70
Вводное слово.80.10.20.70.10.00.10.00.00.30
Частица8.61497.66.87.15.76.56.66.5
Причастие.20.40.30.501.90.80.601.11
Деепричастие.30.30.00.20.00.10.40.20.30.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.37
          .    точка30.65
          -    тире11.77
          !    восклицательный знак9.89
          ?    вопросительный знак5.53
          ...    многоточие14.87
          !..    воскл. знак с многоточием2.59
          ?..    вопр. знак с многоточием0.96
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.10
          "    кавычка2.44
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие8.37
          ;    точка с запятой2.79




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
 30
2. Надежда Первухина
 28
3. Елена Хаецкая
 28
4. Юлия Остапенко
 27
5. Наталья Резанова
 27
6. Андрей Астахов
 27
7. Наталия Ипатова
 27
8. Олег Рой
 27
9. Борис Акунин
 26
10. Владимир Свержин
 26
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх