FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Проходная пешка
Автор: Михаил Сухоросов
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:693207
Слов в произведении (СВП):103366
Приблизительно страниц:349
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.9
СДП авторского текста, знаков:69.57
СДП диалога, знаков:41.97
Доля диалогов в тексте:40.73%
Доля авторского текста в диалогах:8.29%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11521
Активный словарный запас (АСЗ):10602
Активный несловарный запас (АНСЗ):919
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1201.38
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2829.73 —> 5037-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11356.50

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:26026 (25.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:77340 (74.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19065 (24.65%)
          Прилагательное6113 (7.90%)
          Глагол17226 (22.27%)
          Местоимение-существительное7792 (10.08%)
          Местоименное прилагательное3373 (4.36%)
          Местоимение-предикатив24 (0.03%)
          Числительное (количественное)413 (0.53%)
          Числительное (порядковое)107 (0.14%)
          Наречие2672 (3.45%)
          Предикатив151 (0.20%)
          Предлог8871 (11.47%)
          Союз3680 (4.76%)
          Междометие75 (0.10%)
          Вводное слово31 (0.04%)
          Частица3165 (4.09%)
          Причастие858 (1.11%)
          Деепричастие43 (0.06%)
Служебных слов:27011 (34.93%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.54
          .    точка67.84
          -    тире36.08
          !    восклицательный знак2.98
          ?    вопросительный знак17.06
          ...    многоточие22.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.23
          ?..    вопр. знак с многоточием1.71
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка6.45
          ()    скобки0.43
          :    двоеточие13.45
          ;    точка с запятой0.06




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. Михаил Сухоросов
 53
2. Мария Галина
 41
3. Андрей Васильев
 40
4. Сергей Лукьяненко
 40
5. Андрей Уланов
 40
6. Олег Дивов
 40
7. Сергей Слюсаренко
 40
8. Леонид Каганов
 40
9. Андрей Белянин
 40
10. Александр Щёголев
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх