fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: В погоне за артефактом
Автор: Марьяна Сурикова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:629605
Слов в произведении (СВП):88426
Приблизительно страниц:315
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.02
СДП авторского текста, знаков:91.91
СДП диалога, знаков:52.22
Доля диалогов в тексте:48.94%
Доля авторского текста в диалогах:12.69%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10535
Активный словарный запас (АСЗ):9806
Активный несловарный запас (АНСЗ):729
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1255.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2939.76 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:20061 (22.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68365 (77.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21895 (32.03%)
          Прилагательное7753 (11.34%)
          Глагол17163 (25.11%)
          Местоимение-существительное6745 (9.87%)
          Местоименное прилагательное3440 (5.03%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)682 (1.00%)
          Числительное (порядковое)154 (0.23%)
          Наречие4138 (6.05%)
          Предикатив742 (1.09%)
          Предлог8695 (12.72%)
          Союз7415 (10.85%)
          Междометие1275 (1.86%)
          Вводное слово171 (0.25%)
          Частица5368 (7.85%)
          Причастие1349 (1.97%)
          Деепричастие222 (0.32%)
Служебных слов:33335 (48.76%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.33
          .    точка75.15
          -    тире27.29
          !    восклицательный знак10.75
          ?    вопросительный знак15.56
          ...    многоточие2.96
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.32
          "    кавычка5.10
          ()    скобки0.78
          :    двоеточие3.02
          ;    точка с запятой0.06




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. Марьяна Сурикова
 51
2. Юлия Фирсанова
 42
3. Варя Медная
 42
4. Наталья Жильцова
 42
5. Павел Марушкин
 42
6. Ева Никольская
 42
7. Алексей Зубко
 41
8. Мария Симонова
 41
9. Дем Михайлов
 41
10. Сергей Вольнов
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх