fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Прикосновение зверя
Автор: Ольга Аро
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:474169
Слов в произведении (СВП):68281
Приблизительно страниц:241
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.17
СДП авторского текста, знаков:73.01
СДП диалога, знаков:43.72
Доля диалогов в тексте:32.03%
Доля авторского текста в диалогах:14.06%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:7162
Активный словарный запас (АСЗ):6949
Активный несловарный запас (АНСЗ):213
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1186.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2586.32 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:14706 (21.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53575 (78.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15504 (28.94%)
          Прилагательное6665 (12.44%)
          Глагол13879 (25.91%)
          Местоимение-существительное5018 (9.37%)
          Местоименное прилагательное3108 (5.80%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)470 (0.88%)
          Числительное (порядковое)105 (0.20%)
          Наречие2850 (5.32%)
          Предикатив443 (0.83%)
          Предлог6219 (11.61%)
          Союз4801 (8.96%)
          Междометие769 (1.44%)
          Вводное слово124 (0.23%)
          Частица3921 (7.32%)
          Причастие1811 (3.38%)
          Деепричастие197 (0.37%)
Служебных слов:24170 (45.11%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая146.35
          .    точка91.46
          -    тире28.98
          !    восклицательный знак5.30
          ?    вопросительный знак13.55
          ...    многоточие3.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка2.74
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие2.56
          ;    точка с запятой0.25




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. Ольга Аро
 52
2. Марьяна Сурикова
 34
3. Елена Малиновская
 33
4. Валерия Чернованова
 33
5. Сильвия Лайм
 33
6. Игорь Конычев
 33
7. Сергей Давиденко
 33
8. Марина Суржевская
 33
9. Ника Ёрш
 33
10. Медина Мирай
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх