fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста Стального принца
Автор: Валерия Чернованова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:431193
Слов в произведении (СВП):63176
Приблизительно страниц:217
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.38
СДП авторского текста, знаков:73.71
СДП диалога, знаков:52.5
Доля диалогов в тексте:31.57%
Доля авторского текста в диалогах:15.13%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8352
Активный словарный запас (АСЗ):7820
Активный несловарный запас (АНСЗ):532
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1196.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2762.24 —> 7039-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:15928 (25.21% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47248 (74.79% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13235 (28.01%)
          Прилагательное5188 (10.98%)
          Глагол11691 (24.74%)
          Местоимение-существительное5122 (10.84%)
          Местоименное прилагательное3046 (6.45%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)567 (1.20%)
          Числительное (порядковое)171 (0.36%)
          Наречие3060 (6.48%)
          Предикатив509 (1.08%)
          Предлог6068 (12.84%)
          Союз5521 (11.69%)
          Междометие976 (2.07%)
          Вводное слово295 (0.62%)
          Частица5079 (10.75%)
          Причастие712 (1.51%)
          Деепричастие170 (0.36%)
Служебных слов:26284 (55.63%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.56
          .    точка79.44
          -    тире21.61
          !    восклицательный знак5.95
          ?    вопросительный знак12.05
          ...    многоточие7.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.60
          "    кавычка8.37
          ()    скобки1.99
          :    двоеточие4.40
          ;    точка с запятой0.13




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. Валерия Чернованова
 50
2. Катерина Полянская
 42
3. Ева Никольская
 42
4. Александра Черчень
 40
5. Софья Ролдугина
 40
6. Ольга Болдырева
 40
7. Милена Завойчинская
 39
8. Дарья Снежная
 39
9. Наталья Жильцова
 39
10. Олег Рой
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх