FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Плоть и сталь
Автор: Михаэль Драу
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:550642
Слов в произведении (СВП):77756
Приблизительно страниц:281
Средняя длина слова, знаков:5.46
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.3
СДП авторского текста, знаков:76.27
СДП диалога, знаков:44.11
Доля диалогов в тексте:36.46%
Доля авторского текста в диалогах:12.71%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9836
Активный словарный запас (АСЗ):8935
Активный несловарный запас (АНСЗ):901
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1273.18
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2970.19 —> 3374-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:16207 (20.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61549 (79.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17029 (27.67%)
          Прилагательное5785 (9.40%)
          Глагол12984 (21.10%)
          Местоимение-существительное3747 (6.09%)
          Местоименное прилагательное2409 (3.91%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)257 (0.42%)
          Числительное (порядковое)55 (0.09%)
          Наречие1795 (2.92%)
          Предикатив97 (0.16%)
          Предлог6431 (10.45%)
          Союз3165 (5.14%)
          Междометие101 (0.16%)
          Вводное слово14 (0.02%)
          Частица2024 (3.29%)
          Причастие1002 (1.63%)
          Деепричастие97 (0.16%)
Служебных слов:17896 (29.08%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.09
          .    точка87.44
          -    тире23.78
          !    восклицательный знак9.21
          ?    вопросительный знак8.81
          ...    многоточие7.70
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.07
          "    кавычка7.10
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие2.97
          ;    точка с запятой0.14




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. Михаэль Драу
 61
2. Владимир Васильев
 45
3. Елена Хаецкая
 44
4. Александр Бушков
 44
5. Виктор Ночкин
 44
6. Дмитрий Емец
 44
7. [Для текстов по лингвоанализу]
 43
8. Владислав Выставной
 43
9. Роман Афанасьев
 43
10. Андрей Щупов
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх