fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Белка в колесе
Автор: Анатолий Бурак
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:588479
Слов в произведении (СВП):88638
Приблизительно страниц:309
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.84
СДП авторского текста, знаков:71.1
СДП диалога, знаков:44.89
Доля диалогов в тексте:25.67%
Доля авторского текста в диалогах:4.28%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11833
Активный словарный запас (АСЗ):11250
Активный несловарный запас (АНСЗ):583
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1314.71
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3107.56 —> 2383-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:21315 (24.05% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67323 (75.95% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21444 (31.85%)
          Прилагательное6790 (10.09%)
          Глагол16622 (24.69%)
          Местоимение-существительное6989 (10.38%)
          Местоименное прилагательное3060 (4.55%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)1391 (2.07%)
          Числительное (порядковое)189 (0.28%)
          Наречие4114 (6.11%)
          Предикатив680 (1.01%)
          Предлог8443 (12.54%)
          Союз8439 (12.54%)
          Междометие1623 (2.41%)
          Вводное слово248 (0.37%)
          Частица5825 (8.65%)
          Причастие1581 (2.35%)
          Деепричастие314 (0.47%)
Служебных слов:34954 (51.92%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.31
          .    точка90.27
          -    тире14.45
          !    восклицательный знак1.52
          ?    вопросительный знак9.05
          ...    многоточие2.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка23.88
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие4.47
          ;    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. Анатолий Бурак
 53
2. Дмитрий Дашко
 40
3. Александр Бушков
 40
4. Кирилл Клеванский
 40
5. Данил Корецкий
 40
6. Алекс Каменев
 40
7. Владимир Алексеевич Ильин
 40
8. Юлия Фирсанова
 40
9. Борис Акунин
 40
10. Игорь Шенгальц
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх