fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Веер Миров
Автор: Владимир Синельников
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:658790
Слов в произведении (СВП):96411
Приблизительно страниц:340
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.73
СДП авторского текста, знаков:82.25
СДП диалога, знаков:52.47
Доля диалогов в тексте:44.33%
Доля авторского текста в диалогах:7.41%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10691
Активный словарный запас (АСЗ):10163
Активный несловарный запас (АНСЗ):528
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1195.36
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2779.07 —> 6774-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:21179 (21.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75232 (78.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное23722 (31.53%)
          Прилагательное7885 (10.48%)
          Глагол17471 (23.22%)
          Местоимение-существительное8500 (11.30%)
          Местоименное прилагательное4529 (6.02%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)869 (1.16%)
          Числительное (порядковое)183 (0.24%)
          Наречие3976 (5.28%)
          Предикатив546 (0.73%)
          Предлог10449 (13.89%)
          Союз6483 (8.62%)
          Междометие1516 (2.02%)
          Вводное слово241 (0.32%)
          Частица6092 (8.10%)
          Причастие1928 (2.56%)
          Деепричастие327 (0.43%)
Служебных слов:38147 (50.71%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая100.09
          .    точка82.13
          -    тире29.90
          !    восклицательный знак4.79
          ?    вопросительный знак10.81
          ...    многоточие3.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.56
          "    кавычка2.64
          ()    скобки0.45
          :    двоеточие3.03
          ;    точка с запятой0.01




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. Владимир Синельников
 56
2. Игорь Шенгальц
 41
3. Дмитрий Дашко
 41
4. Сергей Вольнов
 41
5. Мария Симонова
 40
6. Сергей Костин
 40
7. Владимир Леонидович Ильин
 40
8. Фёдор Вихрев
 40
9. Дмитрий Янковский
 40
10. Алекс Кош
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх