fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: На грани вызова
Автор: Эль Бланк
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:755117
Слов в произведении (СВП):107925
Приблизительно страниц:380
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.12
СДП авторского текста, знаков:71.45
СДП диалога, знаков:46.08
Доля диалогов в тексте:41.76%
Доля авторского текста в диалогах:11.76%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10481
Активный словарный запас (АСЗ):9749
Активный несловарный запас (АНСЗ):732
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1231.71
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2782.78 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10015.70

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:26555 (24.61% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:81370 (75.39% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21791 (26.78%)
          Прилагательное9023 (11.09%)
          Глагол21265 (26.13%)
          Местоимение-существительное9094 (11.18%)
          Местоименное прилагательное4544 (5.58%)
          Местоимение-предикатив18 (0.02%)
          Числительное (количественное)920 (1.13%)
          Числительное (порядковое)219 (0.27%)
          Наречие5661 (6.96%)
          Предикатив908 (1.12%)
          Предлог9866 (12.12%)
          Союз9655 (11.87%)
          Междометие1539 (1.89%)
          Вводное слово478 (0.59%)
          Частица7847 (9.64%)
          Причастие1619 (1.99%)
          Деепричастие248 (0.30%)
Служебных слов:43289 (53.20%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.43
          .    точка86.56
          -    тире30.88
          !    восклицательный знак9.89
          ?    вопросительный знак15.18
          ...    многоточие11.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.68
          "    кавычка7.79
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие4.73
          ;    точка с запятой0.00




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. Эль Бланк
 56
2. Катерина Полянская
 42
3. Наталья Жильцова
 42
4. Александра Лисина
 41
5. Ева Никольская
 41
6. Анна Одувалова
 40
7. Дарья Кузнецова
 40
8. Екатерина Азарова
 40
9. Ольга Пашнина
 40
10. Александра Черчень
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх