fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Как птица Гаруда
Автор: Михаил Анчаров
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:531219
Слов в произведении (СВП):81400
Приблизительно страниц:266
Средняя длина слова, знаков:4.93
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.81
СДП авторского текста, знаков:65.44
СДП диалога, знаков:36.28
Доля диалогов в тексте:32.86%
Доля авторского текста в диалогах:8.56%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10210
Активный словарный запас (АСЗ):9386
Активный несловарный запас (АНСЗ):824
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1082.46
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2635.49 —> 8913-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:19982 (24.55% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61418 (75.45% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21080 (34.32%)
          Прилагательное5476 (8.92%)
          Глагол14681 (23.90%)
          Местоимение-существительное7122 (11.60%)
          Местоименное прилагательное3430 (5.58%)
          Местоимение-предикатив23 (0.04%)
          Числительное (количественное)851 (1.39%)
          Числительное (порядковое)316 (0.51%)
          Наречие2979 (4.85%)
          Предикатив688 (1.12%)
          Предлог6959 (11.33%)
          Союз8606 (14.01%)
          Междометие1318 (2.15%)
          Вводное слово242 (0.39%)
          Частица5286 (8.61%)
          Причастие729 (1.19%)
          Деепричастие127 (0.21%)
Служебных слов:33113 (53.91%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.35
          .    точка93.44
          -    тире45.58
          !    восклицательный знак6.22
          ?    вопросительный знак15.84
          ...    многоточие18.48
          !..    воскл. знак с многоточием1.12
          ?..    вопр. знак с многоточием1.44
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.71
          "    кавычка12.89
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие6.73
          ;    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. Михаил Анчаров
 41
2. Ярослав Веров
 35
3. Натан Дубовицкий
 35
4. Дмитрий Быков
 35
5. Борис Акунин
 35
6. Вячеслав Рыбаков
 35
7. Андрей Рубанов
 34
8. Алексей Лукьянов
 34
9. Владимир Войнович
 34
10. Александр Щёголев
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх