fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: АТРИум
Автор: Дмитрий Матяш
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:571368
Слов в произведении (СВП):83912
Приблизительно страниц:292
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:78.94
СДП авторского текста, знаков:99.36
СДП диалога, знаков:52.4
Доля диалогов в тексте:28.97%
Доля авторского текста в диалогах:12.27%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10914
Активный словарный запас (АСЗ):10122
Активный несловарный запас (АНСЗ):792
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1250.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2972.09 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:19355 (23.07% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64557 (76.93% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20621 (31.94%)
          Прилагательное6442 (9.98%)
          Глагол14817 (22.95%)
          Местоимение-существительное6185 (9.58%)
          Местоименное прилагательное3764 (5.83%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1021 (1.58%)
          Числительное (порядковое)189 (0.29%)
          Наречие3719 (5.76%)
          Предикатив626 (0.97%)
          Предлог8751 (13.56%)
          Союз6826 (10.57%)
          Междометие1395 (2.16%)
          Вводное слово200 (0.31%)
          Частица5688 (8.81%)
          Причастие1756 (2.72%)
          Деепричастие231 (0.36%)
Служебных слов:33048 (51.19%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.14
          .    точка67.81
          -    тире25.26
          !    восклицательный знак3.69
          ?    вопросительный знак10.84
          ...    многоточие4.11
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.13
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.54
          "    кавычка18.13
          ()    скобки0.35
          :    двоеточие1.98
          ;    точка с запятой0.37




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. Дмитрий Матяш
 56
2. Алексей Верт
 43
3. Ян Валетов
 42
4. Кирилл Алейников
 42
5. Сергей Недоруб
 42
6. Никита Аверин
 42
7. Галина Романова
 42
8. Владислав Выставной
 42
9. Сергей Вольнов
 42
10. Андрей Ерпылев
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх