fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Своенравный подарок
Автор: Кира Стрельникова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:773367
Слов в произведении (СВП):108393
Приблизительно страниц:386
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:83.37
СДП авторского текста, знаков:107.87
СДП диалога, знаков:56.82
Доля диалогов в тексте:32.8%
Доля авторского текста в диалогах:19.45%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8540
Активный словарный запас (АСЗ):8275
Активный несловарный запас (АНСЗ):265
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1203.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2594.11 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8214.82

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:22896 (21.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:85497 (78.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное27393 (32.04%)
          Прилагательное9512 (11.13%)
          Глагол22283 (26.06%)
          Местоимение-существительное6863 (8.03%)
          Местоименное прилагательное4264 (4.99%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)820 (0.96%)
          Числительное (порядковое)191 (0.22%)
          Наречие5031 (5.88%)
          Предикатив575 (0.67%)
          Предлог10801 (12.63%)
          Союз9179 (10.74%)
          Междометие1313 (1.54%)
          Вводное слово222 (0.26%)
          Частица6306 (7.38%)
          Причастие1570 (1.84%)
          Деепричастие426 (0.50%)
Служебных слов:39384 (46.06%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая139.45
          .    точка67.73
          -    тире35.47
          !    восклицательный знак4.09
          ?    вопросительный знак7.48
          ...    многоточие4.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.26
          ?..    вопр. знак с многоточием0.41
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.51
          "    кавычка1.37
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.25
          ;    точка с запятой1.12




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. Кира Стрельникова
 55
2. Ольга Гусейнова
 39
3. Марьяна Сурикова
 39
4. Ева Никольская
 38
5. Дарья Снежная
 38
6. Анна Кувайкова
 38
7. Любовь Черникова
 38
8. Юлия Фирсанова
 38
9. Наталья Жильцова
 38
10. Валерия Чернованова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх