FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нечисть по найму
Автор: Елена Малиновская
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:617498
Слов в произведении (СВП):84654
Приблизительно страниц:302
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.06
СДП авторского текста, знаков:78.44
СДП диалога, знаков:56.19
Доля диалогов в тексте:47.38%
Доля авторского текста в диалогах:17.69%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8767
Активный словарный запас (АСЗ):8456
Активный несловарный запас (АНСЗ):311
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1245.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2766.55 —> 5875-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:19825 (23.42% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64829 (76.58% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15629 (24.11%)
          Прилагательное6489 (10.01%)
          Глагол15097 (23.29%)
          Местоимение-существительное5366 (8.28%)
          Местоименное прилагательное3051 (4.71%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)146 (0.23%)
          Числительное (порядковое)80 (0.12%)
          Наречие2740 (4.23%)
          Предикатив121 (0.19%)
          Предлог7192 (11.09%)
          Союз2891 (4.46%)
          Междометие47 (0.07%)
          Вводное слово8 (0.01%)
          Частица2697 (4.16%)
          Причастие783 (1.21%)
          Деепричастие43 (0.07%)
Служебных слов:21267 (32.80%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.28
          .    точка91.70
          -    тире38.06
          !    восклицательный знак4.08
          ?    вопросительный знак12.01
          ...    многоточие1.48
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.50
          "    кавычка1.77
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие3.02
          ;    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. Елена Малиновская
 51
2. Александра Лисина
 41
3. Наталья Жильцова
 40
4. Анна Одувалова
 39
5. Катерина Полянская
 39
6. Андрей Белянин
 39
7. Сергей Костин
 38
8. Сергей Лукьяненко
 38
9. Андрей Валентинов
 38
10. Валерия Чернованова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх