fantlab ru



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

Общая статистика

Длина текста, знаков:166164
Слов в произведении (СВП):25985
Приблизительно страниц:86
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:114.55
СДП авторского текста, знаков:143.45
СДП диалога, знаков:79.51
Доля диалогов в тексте:31.42%
Доля авторского текста в диалогах:6.92%
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:4599
Активный словарный запас (АСЗ):4355
Активный несловарный запас (АНСЗ):244
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1093.20
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2548.85 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:5780 (22.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:20205 (77.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное6250 (30.93%)
          Прилагательное2162 (10.70%)
          Глагол4512 (22.33%)
          Местоимение-существительное2232 (11.05%)
          Местоименное прилагательное1674 (8.29%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)206 (1.02%)
          Числительное (порядковое)54 (0.27%)
          Наречие1025 (5.07%)
          Предикатив152 (0.75%)
          Предлог2481 (12.28%)
          Союз2505 (12.40%)
          Междометие377 (1.87%)
          Вводное слово23 (0.11%)
          Частица1383 (6.84%)
          Причастие468 (2.32%)
          Деепричастие46 (0.23%)
Служебных слов:10722 (53.07%)

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
Существительное3415419.617.001.8.978.2.6731436.4.00115.9.38
Прилагательное486.89.31.81.2.00.08.001.4.213.67.21.1.0421.3.17
Глагол3215181713.041.8.138.71.330193.2.089.64.5.29
Местоимение-существительное127.2326.94.00.59.044.8.676.45.1.59.389.71.13
Местоименное прилагательное258.6133.72.8.00.21.042.3.6733.21.044.51.4.13
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.7.931.1.34.29.00.04.55.17.041.3.71.08.00.21.04.00
Числительное (порядковое).67.04.04.00.00.00.04.00.00.00.04.08.00.00.00.00.00
Наречие54.6113.71.1.00.55.041.9.214.84.2.25.043.9.84.08
Предикатив.67.341.9.93.25.00.13.00.21.04.63.38.13.00.42.04.00
Предлог471321318.001.4.29.97.04.041.8.00.001.32.1.00
Союз189.825155.3.00.63.086.5.769.43.6.88.085.91.3.29
Междометие4.1.63.593.22.00.21.001.1.00.761.7.04.00.84.13.17
Вводное слово.08.04.17.34.00.00.04.00.08.00.00.08.00.00.08.00.00
Частица6.44.1235.81.9.00.59.041.7.463.43.7.46.085.55.04
Причастие7.92.11.1.55.55.00.04.04.63.003.71.8.13.00.25.00.04
Деепричастие.29.08.08.08.08.00.08.00.17.00.55.29.00.00.08.00.00

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
Существительное25182023232226242525
Прилагательное4.75.57.58.28.58.36.68.88.49.7
Глагол12232321191818181816
Местоимение-существительное2014109.397.29.29.58.27.3
Местоименное прилагательное2.867.36.176.56.95.46.16.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.9.50.901.3.801.1.90.60.80
Числительное (порядковое).101.5.90.20.30.20.00.10.00.00
Наречие6.64.74.64.33.54.44.341.54.1
Предикатив2.1.60.60.80.601.50.40.30.90
Предлог7.95.88.59.38.6117.79.6109.5
Союз9.47.37.37.211121110129.9
Междометие3.8.50.901.51.31.51.91.41.72.1
Вводное слово.40.10.30.20.10.00.10.00.00.00
Частица4.3105.96.55.25.45.45.75.85.5
Причастие.40.701.51.21.71.721.82.11.9
Деепричастие.40.20.00.00.20.30.20.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.26
          .    точка39.60
          -    тире8.74
          !    восклицательный знак4.58
          ?    вопросительный знак4.50
          ...    многоточие5.00
          !..    воскл. знак с многоточием0.92
          ?..    вопр. знак с многоточием0.23
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка3.66
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие8.70
          ;    точка с запятой3.96




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
 31
2. Елена Хаецкая
 30
3. Наталия Ипатова
 29
4. Александр Зорич
 29
5. Владимир Свержин
 29
6. Андрей Астахов
 28
7. Надежда Первухина
 28
8. Денис Чекалов
 28
9. Борис Акунин
 28
10. Михаил Ахманов
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх