fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Джокер
Автор: Даниэль Дакар
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:586973
Слов в произведении (СВП):82933
Приблизительно страниц:300
Средняя длина слова, знаков:5.47
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.4
СДП авторского текста, знаков:92.92
СДП диалога, знаков:60.47
Доля диалогов в тексте:52.91%
Доля авторского текста в диалогах:7.46%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9919
Активный словарный запас (АСЗ):9320
Активный несловарный запас (АНСЗ):599
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1262.96
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2913.89 —> 4778-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:19222 (23.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63711 (76.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21570 (33.86%)
          Прилагательное6764 (10.62%)
          Глагол14241 (22.35%)
          Местоимение-существительное5898 (9.26%)
          Местоименное прилагательное3695 (5.80%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)914 (1.43%)
          Числительное (порядковое)165 (0.26%)
          Наречие3892 (6.11%)
          Предикатив624 (0.98%)
          Предлог7824 (12.28%)
          Союз6611 (10.38%)
          Междометие1395 (2.19%)
          Вводное слово171 (0.27%)
          Частица5186 (8.14%)
          Причастие1542 (2.42%)
          Деепричастие200 (0.31%)
Служебных слов:30992 (48.64%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.48
          .    точка71.48
          -    тире26.19
          !    восклицательный знак5.75
          ?    вопросительный знак11.70
          ...    многоточие10.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.80
          "    кавычка6.95
          ()    скобки0.54
          :    двоеточие5.20
          ;    точка с запятой0.20




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. Даниэль Дакар
 65
2. Ольга Куно
 44
3. Кирилл Бенедиктов
 43
4. Алексей Бессонов
 43
5. Мария Симонова
 43
6. Александр Бушков
 43
7. Алексей Евтушенко
 43
8. Павел Марушкин
 43
9. Юлия Фирсанова
 43
10. Макс Мах
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх