fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обертон
Автор: Виктор Астафьев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:175036
Слов в произведении (СВП):25764
Приблизительно страниц:91
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:88.04
СДП авторского текста, знаков:111.91
СДП диалога, знаков:49.4
Доля диалогов в тексте:21.55%
Доля авторского текста в диалогах:8.87%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:6894
Активный словарный запас (АСЗ):6314
Активный несловарный запас (АНСЗ):580
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1410.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3506.83 —> 309-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:5190 (20.14% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:20574 (79.86% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное7239 (35.19%)
          Прилагательное2159 (10.49%)
          Глагол4417 (21.47%)
          Местоимение-существительное1530 (7.44%)
          Местоименное прилагательное872 (4.24%)
          Местоимение-предикатив6 (0.03%)
          Числительное (количественное)161 (0.78%)
          Числительное (порядковое)43 (0.21%)
          Наречие944 (4.59%)
          Предикатив114 (0.55%)
          Предлог2956 (14.37%)
          Союз2099 (10.20%)
          Междометие338 (1.64%)
          Вводное слово31 (0.15%)
          Частица1422 (6.91%)
          Причастие577 (2.80%)
          Деепричастие88 (0.43%)
Служебных слов:9342 (45.41%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая152.27
          .    точка55.12
          -    тире25.00
          !    восклицательный знак11.14
          ?    вопросительный знак5.51
          ...    многоточие3.61
          !..    воскл. знак с многоточием0.70
          ?..    вопр. знак с многоточием0.16
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.85
          "    кавычка13.58
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие7.84
          ;    точка с запятой1.01




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. Виктор Астафьев
 38
2. Сергей Волков
 32
3. Михаил Зайцев
 32
4. Сергей Трофимович Алексеев
 31
5. Борис Акунин
 31
6. Ольга Громыко
 31
7. Александр и Людмила Белаш
 31
8. Генри Лайон Олди
 31
9. Валерий Иващенко
 31
10. Лев Вершинин
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх