fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тайна медальона
Автор: Екатерина Азарова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:380572
Слов в произведении (СВП):55604
Приблизительно страниц:188
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.82
СДП авторского текста, знаков:81.54
СДП диалога, знаков:46.29
Доля диалогов в тексте:39.2%
Доля авторского текста в диалогах:15.1%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:6187
Активный словарный запас (АСЗ):6012
Активный несловарный запас (АНСЗ):175
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1098.38
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2381.04 —> 11322-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:13214 (23.76% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42390 (76.24% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11668 (27.53%)
          Прилагательное3850 (9.08%)
          Глагол12195 (28.77%)
          Местоимение-существительное5582 (13.17%)
          Местоименное прилагательное2137 (5.04%)
          Местоимение-предикатив7 (0.02%)
          Числительное (количественное)507 (1.20%)
          Числительное (порядковое)78 (0.18%)
          Наречие2710 (6.39%)
          Предикатив478 (1.13%)
          Предлог4933 (11.64%)
          Союз4872 (11.49%)
          Междометие1164 (2.75%)
          Вводное слово112 (0.26%)
          Частица3663 (8.64%)
          Причастие461 (1.09%)
          Деепричастие185 (0.44%)
Служебных слов:22655 (53.44%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая138.01
          .    точка89.74
          -    тире30.77
          !    восклицательный знак3.15
          ?    вопросительный знак11.46
          ...    многоточие8.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.41
          "    кавычка2.01
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.56
          ;    точка с запятой0.02




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. Екатерина Азарова
 51
2. Наталья Косухина
 38
3. Ольга Пашнина
 38
4. Анна Одувалова
 38
5. Ирина Матлак
 37
6. Катерина Полянская
 37
7. Галина Долгова
 37
8. Марьяна Сурикова
 36
9. Анна Кувайкова
 36
10. Наталья Жильцова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх