fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Герцог оперативного назначения
Автор: Владимир Лошаченко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:465855
Слов в произведении (СВП):64871
Приблизительно страниц:248
Средняя длина слова, знаков:5.78
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.4
СДП авторского текста, знаков:78.47
СДП диалога, знаков:50.65
Доля диалогов в тексте:29.91%
Доля авторского текста в диалогах:4.96%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11545
Активный словарный запас (АСЗ):10726
Активный несловарный запас (АНСЗ):819
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1505.99
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3608.04 —> 166-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:11153 (17.19% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53718 (82.81% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21218 (39.50%)
          Прилагательное6406 (11.93%)
          Глагол11419 (21.26%)
          Местоимение-существительное2646 (4.93%)
          Местоименное прилагательное2043 (3.80%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)1212 (2.26%)
          Числительное (порядковое)190 (0.35%)
          Наречие2088 (3.89%)
          Предикатив305 (0.57%)
          Предлог7688 (14.31%)
          Союз3484 (6.49%)
          Междометие811 (1.51%)
          Вводное слово100 (0.19%)
          Частица2086 (3.88%)
          Причастие1189 (2.21%)
          Деепричастие234 (0.44%)
Служебных слов:19098 (35.55%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.00
          .    точка89.76
          -    тире24.70
          !    восклицательный знак3.39
          ?    вопросительный знак6.47
          ...    многоточие0.88
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.05
          "    кавычка8.93
          ()    скобки0.80
          :    двоеточие5.44
          ;    точка с запятой0.00




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. Владимир Лошаченко
 61
2. Михаил Зайцев
 38
3. Дмитрий Беразинский
 38
4. Алексей Махров
 37
5. Юрий Гаврюченков
 37
6. Дмитрий Черкасов
 37
7. Анатолий Матвиенко
 37
8. Александр Сапегин
 37
9. Данил Корецкий
 37
10. Альтс Геймер
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх