fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мир на ладонях
Автор: Кристина Стайл
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:107764
Слов в произведении (СВП):15959
Приблизительно страниц:56
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.19
СДП авторского текста, знаков:80.91
СДП диалога, знаков:46.31
Доля диалогов в тексте:18.36%
Доля авторского текста в диалогах:10.44%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:3548
Активный словарный запас (АСЗ):3418
Активный несловарный запас (АНСЗ):130
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1179.96
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2597.46 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:3699 (23.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12260 (76.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3476 (28.35%)
          Прилагательное1603 (13.08%)
          Глагол2972 (24.24%)
          Местоимение-существительное1194 (9.74%)
          Местоименное прилагательное743 (6.06%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)167 (1.36%)
          Числительное (порядковое)26 (0.21%)
          Наречие997 (8.13%)
          Предикатив104 (0.85%)
          Предлог1332 (10.86%)
          Союз1308 (10.67%)
          Междометие269 (2.19%)
          Вводное слово41 (0.33%)
          Частица1055 (8.61%)
          Причастие207 (1.69%)
          Деепричастие32 (0.26%)
Служебных слов:5977 (48.75%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.91
          .    точка70.93
          -    тире26.38
          !    восклицательный знак9.90
          ?    вопросительный знак9.09
          ...    многоточие4.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.75
          "    кавычка16.29
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.95
          ;    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. Кристина Стайл
 37
2. Кирилл Алейников
 32
3. Олег Рой
 32
4. Александра Лисина
 32
5. Юлия Фирсанова
 31
6. Ник Перумов
 31
7. Андрей Легостаев
 31
8. Александр Больных
 31
9. Денис Чекалов
 31
10. Александр Рудазов
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх