fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сто рентген за удачу
Автор: Вадим Филоненко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:651769
Слов в произведении (СВП):94478
Приблизительно страниц:334
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.16
СДП авторского текста, знаков:73.15
СДП диалога, знаков:42.22
Доля диалогов в тексте:35.32%
Доля авторского текста в диалогах:8.97%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10408
Активный словарный запас (АСЗ):9798
Активный несловарный запас (АНСЗ):610
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1221.24
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2810.86 —> 6261-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:22361 (23.67% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:72117 (76.33% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное23624 (32.76%)
          Прилагательное7826 (10.85%)
          Глагол17717 (24.57%)
          Местоимение-существительное6933 (9.61%)
          Местоименное прилагательное3478 (4.82%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)1189 (1.65%)
          Числительное (порядковое)189 (0.26%)
          Наречие4477 (6.21%)
          Предикатив945 (1.31%)
          Предлог9286 (12.88%)
          Союз7306 (10.13%)
          Междометие1449 (2.01%)
          Вводное слово403 (0.56%)
          Частица6197 (8.59%)
          Причастие1165 (1.62%)
          Деепричастие258 (0.36%)
Служебных слов:35324 (48.98%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.56
          .    точка88.38
          -    тире32.33
          !    восклицательный знак7.13
          ?    вопросительный знак12.10
          ...    многоточие12.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.22
          ?..    вопр. знак с многоточием0.38
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.50
          "    кавычка18.41
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие6.55
          ;    точка с запятой0.05




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. Вадим Филоненко
 60
2. Никита Аверин
 44
3. Вячеслав Шалыгин
 43
4. Сергей Вольнов
 43
5. Павел Марушкин
 42
6. Дмитрий Дашко
 42
7. Виктор Точинов
 42
8. Александр Рудазов
 42
9. Владислав Жеребьёв
 42
10. Дмитрий Янковский
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх