fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Джанга с тенями
Автор: Алексей Пехов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:748874
Слов в произведении (СВП):111471
Приблизительно страниц:378
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.64
СДП авторского текста, знаков:79.2
СДП диалога, знаков:40.69
Доля диалогов в тексте:39.65%
Доля авторского текста в диалогах:10.35%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10768
Активный словарный запас (АСЗ):9750
Активный несловарный запас (АНСЗ):1018
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1161.83
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2677.21 —> 8373-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10153.20

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:24074 (21.60% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:87397 (78.40% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное27689 (31.68%)
          Прилагательное8518 (9.75%)
          Глагол20177 (23.09%)
          Местоимение-существительное9047 (10.35%)
          Местоименное прилагательное4550 (5.21%)
          Местоимение-предикатив21 (0.02%)
          Числительное (количественное)1262 (1.44%)
          Числительное (порядковое)279 (0.32%)
          Наречие4707 (5.39%)
          Предикатив644 (0.74%)
          Предлог10886 (12.46%)
          Союз8459 (9.68%)
          Междометие1680 (1.92%)
          Вводное слово234 (0.27%)
          Частица7072 (8.09%)
          Причастие1577 (1.80%)
          Деепричастие171 (0.20%)
Служебных слов:42120 (48.19%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.29
          .    точка78.92
          -    тире30.33
          !    восклицательный знак18.46
          ?    вопросительный знак12.51
          ...    многоточие4.71
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.34
          "    кавычка3.81
          ()    скобки0.86
          :    двоеточие1.75
          ;    точка с запятой0.06




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. Алексей Пехов
 59
2. Дмитрий Дашко
 43
3. Александр Матюхин
 43
4. Кирилл Бенедиктов
 42
5. Сергей Волков
 42
6. Галина Романова
 42
7. Алексей Бессонов
 42
8. Кирилл Алейников
 42
9. Андрей Астахов
 42
10. Вячеслав Бакулин
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх