FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обречённый на бой
Автор: Роман Злотников
Дата проведения анализа: 23 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:719295
Слов в произведении (СВП):108612
Приблизительно страниц:379
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.19
СДП авторского текста, знаков:73.93
СДП диалога, знаков:51.62
Доля диалогов в тексте:35.1%
Доля авторского текста в диалогах:4.09%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11066
Активный словарный запас (АСЗ):10095
Активный несловарный запас (АНСЗ):971
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1188.17
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2707.30 —> 6694-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10423.30

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:21094 (19.42% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:87518 (80.58% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное23734 (27.12%)
          Прилагательное6747 (7.71%)
          Глагол20389 (23.30%)
          Местоимение-существительное6459 (7.38%)
          Местоименное прилагательное3289 (3.76%)
          Местоимение-предикатив18 (0.02%)
          Числительное (количественное)805 (0.92%)
          Числительное (порядковое)205 (0.23%)
          Наречие2321 (2.65%)
          Предикатив84 (0.10%)
          Предлог9328 (10.66%)
          Союз4557 (5.21%)
          Междометие54 (0.06%)
          Вводное слово17 (0.02%)
          Частица1972 (2.25%)
          Причастие1561 (1.78%)
          Деепричастие75 (0.09%)
Служебных слов:25694 (29.36%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.31
          .    точка79.83
          -    тире16.90
          !    восклицательный знак1.99
          ?    вопросительный знак7.49
          ...    многоточие2.76
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.22
          "    кавычка4.05
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие12.22
          ;    точка с запятой0.15




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
 43
2. Алекс Орлов
 42
3. Роман Афанасьев
 42
4. Виктор Ночкин
 41
5. Роман Злотников
 41
6. Андрей Левицкий
 41
7. Александр Мазин
 41
8. Марина и Сергей Дяченко
 40
9. Александр Грин
 40
10. Дмитрий Емец
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх