fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Призрачные дороги
Автор: Галина Ли
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:829924
Слов в произведении (СВП):123049
Приблизительно страниц:432
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.39
СДП авторского текста, знаков:71.84
СДП диалога, знаков:44.33
Доля диалогов в тексте:24.5%
Доля авторского текста в диалогах:10.38%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11312
Активный словарный запас (АСЗ):10785
Активный несловарный запас (АНСЗ):527
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1271.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2892.55 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10344.80

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:27450 (22.31% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:95599 (77.69% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное32231 (33.71%)
          Прилагательное10752 (11.25%)
          Глагол24256 (25.37%)
          Местоимение-существительное7644 (8.00%)
          Местоименное прилагательное4868 (5.09%)
          Местоимение-предикатив21 (0.02%)
          Числительное (количественное)1223 (1.28%)
          Числительное (порядковое)253 (0.26%)
          Наречие5023 (5.25%)
          Предикатив822 (0.86%)
          Предлог12174 (12.73%)
          Союз9486 (9.92%)
          Междометие1613 (1.69%)
          Вводное слово313 (0.33%)
          Частица7837 (8.20%)
          Причастие1528 (1.60%)
          Деепричастие351 (0.37%)
Служебных слов:44307 (46.35%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая106.33
          .    точка77.42
          -    тире20.43
          !    восклицательный знак9.30
          ?    вопросительный знак8.90
          ...    многоточие8.38
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.15
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.84
          "    кавычка6.27
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие15.90
          ;    точка с запятой0.21




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. Галина Ли
 54
2. Александра Лисина
 43
3. Катерина Полянская
 41
4. Дмитрий Дашко
 41
5. Диана Удовиченко
 41
6. Ольга Болдырева
 41
7. Ева Никольская
 40
8. Наталья Жильцова
 40
9. Лана Ежова
 40
10. Сергей Зайцев
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх