FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ритер
Автор: Дмитрий Шидловский
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:625335
Слов в произведении (СВП):91836
Приблизительно страниц:313
Средняя длина слова, знаков:5.14
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.01
СДП авторского текста, знаков:73.49
СДП диалога, знаков:41.9
Доля диалогов в тексте:51.39%
Доля авторского текста в диалогах:9.5%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8643
Активный словарный запас (АСЗ):8326
Активный несловарный запас (АНСЗ):317
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1088.13
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2434.73 —> 9045-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:20276 (22.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71560 (77.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19077 (26.66%)
          Прилагательное5519 (7.71%)
          Глагол16372 (22.88%)
          Местоимение-существительное7125 (9.96%)
          Местоименное прилагательное3020 (4.22%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)354 (0.49%)
          Числительное (порядковое)108 (0.15%)
          Наречие2208 (3.09%)
          Предикатив120 (0.17%)
          Предлог7182 (10.04%)
          Союз3644 (5.09%)
          Междометие47 (0.07%)
          Вводное слово7 (0.01%)
          Частица2366 (3.31%)
          Причастие1059 (1.48%)
          Деепричастие29 (0.04%)
Служебных слов:23399 (32.70%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.84
          .    точка108.62
          -    тире34.03
          !    восклицательный знак1.96
          ?    вопросительный знак12.33
          ...    многоточие2.04
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.56
          "    кавычка3.58
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие1.98
          ;    точка с запятой0.03




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 Хаецкая
 46
2. Мария Галина
 44
3. Кир Булычев
 44  – ожидает пересчёта
4. Евгений Щепетнов
 44
5. Игорь Пронин
 44
6. Дмитрий Шидловский
 44
7. Эльхан Аскеров
 43
8. Виктор Глебов
 43
9. Дмитрий Емец
 43
10. Галина Романова
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх