FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Башня
Автор: Дмитрий Сафонов
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:489456
Слов в произведении (СВП):73040
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.93
СДП авторского текста, знаков:69.79
СДП диалога, знаков:33.54
Доля диалогов в тексте:23.1%
Доля авторского текста в диалогах:6.26%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8658
Активный словарный запас (АСЗ):8380
Активный несловарный запас (АНСЗ):278
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1171.34
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2708.55 —> 6621-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:16038 (21.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57002 (78.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15690 (27.53%)
          Прилагательное5188 (9.10%)
          Глагол13214 (23.18%)
          Местоимение-существительное4788 (8.40%)
          Местоименное прилагательное1890 (3.32%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)434 (0.76%)
          Числительное (порядковое)130 (0.23%)
          Наречие1928 (3.38%)
          Предикатив97 (0.17%)
          Предлог5962 (10.46%)
          Союз3063 (5.37%)
          Междометие45 (0.08%)
          Вводное слово10 (0.02%)
          Частица2109 (3.70%)
          Причастие928 (1.63%)
          Деепричастие30 (0.05%)
Служебных слов:17872 (31.35%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.99
          .    точка81.33
          -    тире27.41
          !    восклицательный знак9.46
          ?    вопросительный знак12.43
          ...    многоточие15.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.10
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка19.46
          ()    скобки1.57
          :    двоеточие5.97
          ;    точка с запятой2.40




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. Дмитрий Сафонов
 54
2. Дмитрий Емец
 44
3. Аркадий и Борис Стругацкие
 43
4. Роман Афанасьев
 43
5. Марина и Сергей Дяченко
 43
6. Елена Хаецкая
 42
7. Кир Булычев
 42  – ожидает пересчёта
8. Виктор Глебов
 42
9. Дмитрий Янковский
 41
10. Александр Мирер
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх