fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не успеть
Автор: Вячеслав Рыбаков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:89473
Слов в произведении (СВП):12791
Приблизительно страниц:44
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.3
СДП авторского текста, знаков:88.24
СДП диалога, знаков:45.53
Доля диалогов в тексте:42.12%
Доля авторского текста в диалогах:12.49%
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:3862
Активный словарный запас (АСЗ):3691
Активный несловарный запас (АНСЗ):171
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1312.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3240.84 —> 1321-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:3028 (23.67% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9763 (76.33% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2898 (29.68%)
          Прилагательное960 (9.83%)
          Глагол2566 (26.28%)
          Местоимение-существительное1129 (11.56%)
          Местоименное прилагательное382 (3.91%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)139 (1.42%)
          Числительное (порядковое)32 (0.33%)
          Наречие692 (7.09%)
          Предикатив126 (1.29%)
          Предлог1207 (12.36%)
          Союз1013 (10.38%)
          Междометие216 (2.21%)
          Вводное слово41 (0.42%)
          Частица904 (9.26%)
          Причастие202 (2.07%)
          Деепричастие42 (0.43%)
Служебных слов:4936 (50.56%)

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
Существительное351551144.8.002.5.36111.829234.82164.7.72
Прилагательное367.1142.9.63.00.00.182.3.182.54.8.72.183.42.5.18
Глагол381424165.8.092.3.27121.931204.1.82122.7.63
Местоимение-существительное9.75.4365.32.2.00.72.097.71.48.15.54.2713.63.18
Местоименное прилагательное133.65.12.6.54.00.09.001.2.361.71.7.27.002.1.36.18
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.632.1.45.00.001.2.18.45.001.21.3.00.00.36.18.00
Числительное (порядковое)1.2.18.00.09.00.00.00.27.00.18.36.36.00.00.18.00.00
Наречие5.84.9145.21.6.00.27.003.61.006.24.2.63.456.31.4.36
Предикатив.82.823.2.91.00.00.09.00.54.00.18.82.18.001.2.00.09
Предлог60133.6911.002.4.821.1.09.27.72.00.00.722.4.27
Союз146.519132.5.00.54.098.11.27.25.21.1.278.8.54.27
Междометие5.1.721.54.91.00.00.00.091.00.18.631.3.18.001.1.18.00
Вводное слово.72.18.54.36.18.00.00.00.27.00.54.09.00.00.45.00.00
Частица9.84.6345.31.7.00.82.183.726.95.3.91.274.61.3.18
Причастие7.41.41.1.36.18.00.09.001.2.183.91.09.00.54.36.00
Деепричастие.54.45.63.00.00.00.09.00.09.00.63.36.00.00.45.18.00

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
Существительное16192122232324262628
Прилагательное5.35.65.56.28.87.97.89.287.4
Глагол15252523222320222220
Местоимение-существительное1714128.28.36.38.16.85.35.9
Местоименное прилагательное1.73.32.32.52.732.5335.1
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.801.61.41.11.6.40.50.80
Числительное (порядковое).30.20.60.20.10.30.20.60.20.30
Наречие6.37.26.354.75.36.75.654.3
Предикатив1.81.4.601.411.11.11.90.30
Предлог6.95.88.4111110119.4109.9
Союз127.16.18.56.66.36.48.47.87.9
Междометие5.11.31.21.71.51.41.2.801.41.8
Вводное слово.50.10.60.00.10.60.70.00.70.00
Частица8.88.49.17.66.586.25.67.16.1
Причастие.50.80.601.11.41.72.111.42.3
Деепричастие.40.20.20.10.30.80.20.20.50.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая147.99
          .    точка75.37
          -    тире33.23
          !    восклицательный знак13.29
          ?    вопросительный знак13.29
          ...    многоточие18.06
          !..    воскл. знак с многоточием1.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.47
          !!!    тройной воскл. знак0.16
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.55
          "    кавычка18.22
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.55
          ;    точка с запятой4.38




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. Вячеслав Рыбаков
 36
2. Алексей Лукьянов
 31
3. Александр Громов
 31
4. Олег Дивов
 31
5. Андрей Белянин
 31
6. Борис Акунин
 31
7. Дмитрий Володихин
 31
8. Александр Рудазов
 31
9. Аркадий и Борис Стругацкие
 30
10. Александр Бушков
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх