fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нордвуд. Призрачные нити
Автор: Хелен Тодд
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:430775
Слов в произведении (СВП):61200
Приблизительно страниц:222
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.74
СДП авторского текста, знаков:65.33
СДП диалога, знаков:49.13
Доля диалогов в тексте:22.91%
Доля авторского текста в диалогах:16.74%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:6576
Активный словарный запас (АСЗ):6436
Активный несловарный запас (АНСЗ):140
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1212.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2561.19 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:12899 (21.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48301 (78.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16065 (33.26%)
          Прилагательное6183 (12.80%)
          Глагол12188 (25.23%)
          Местоимение-существительное4558 (9.44%)
          Местоименное прилагательное2991 (6.19%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)573 (1.19%)
          Числительное (порядковое)99 (0.20%)
          Наречие2330 (4.82%)
          Предикатив506 (1.05%)
          Предлог5363 (11.10%)
          Союз3469 (7.18%)
          Междометие936 (1.94%)
          Вводное слово66 (0.14%)
          Частица3334 (6.90%)
          Причастие1272 (2.63%)
          Деепричастие155 (0.32%)
Служебных слов:20880 (43.23%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.27
          .    точка104.98
          -    тире19.49
          !    восклицательный знак1.03
          ?    вопросительный знак5.42
          ...    многоточие5.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка0.92
          ()    скобки0.13
          :    двоеточие4.89
          ;    точка с запятой0.39




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. Хелен Тодд
 44
2. Медина Мирай
 31
3. Марьяна Сурикова
 31
4. Алекс Анжело
 30
5. Лана Ежова
 30
6. Сильвия Лайм
 30
7. Елена Помазуева
 30
8. Константин Бояндин
 30
9. Игорь Конычев
 30
10. Вадим Панов
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх