fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Яртур
Автор: Сергей Шведов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:554539
Слов в произведении (СВП):81273
Приблизительно страниц:275
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.51
СДП авторского текста, знаков:89.71
СДП диалога, знаков:51.02
Доля диалогов в тексте:43.4%
Доля авторского текста в диалогах:13.93%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:7840
Активный словарный запас (АСЗ):7276
Активный несловарный запас (АНСЗ):564
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1112.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2481.32 —> 10648-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:18264 (22.47% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63009 (77.53% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20718 (32.88%)
          Прилагательное5604 (8.89%)
          Глагол13175 (20.91%)
          Местоимение-существительное5153 (8.18%)
          Местоименное прилагательное3993 (6.34%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)629 (1.00%)
          Числительное (порядковое)107 (0.17%)
          Наречие3127 (4.96%)
          Предикатив609 (0.97%)
          Предлог7761 (12.32%)
          Союз7034 (11.16%)
          Междометие1548 (2.46%)
          Вводное слово138 (0.22%)
          Частица5117 (8.12%)
          Причастие1435 (2.28%)
          Деепричастие152 (0.24%)
Служебных слов:30909 (49.05%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.26
          .    точка86.38
          -    тире35.26
          !    восклицательный знак2.57
          ?    вопросительный знак8.97
          ...    многоточие0.26
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.28
          "    кавычка0.22
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие1.03
          ;    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. Сергей Шведов
 48
2. Владимир Свержин
 37
3. Александр Зорич
 36
4. Наталья Резанова
 36
5. Вера Камша
 36
6. Наталия Ипатова
 36
7. Евгений Филенко
 35
8. Александр Бушков
 35
9. Сергей Вольнов
 35
10. Дмитрий Колосов
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх