FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Под знаком Дарго
Автор: Николай Степанов
Дата проведения анализа: 23 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:605853
Слов в произведении (СВП):85981
Приблизительно страниц:314
Средняя длина слова, знаков:5.51
Средняя длина предложения (СДП), знаков:73.3
СДП авторского текста, знаков:87.06
СДП диалога, знаков:60.83
Доля диалогов в тексте:43.57%
Доля авторского текста в диалогах:9.11%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10236
Активный словарный запас (АСЗ):9786
Активный несловарный запас (АНСЗ):450
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1304.45
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3000.20 —> 3058-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:17361 (20.19% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68620 (79.81% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20743 (30.23%)
          Прилагательное6889 (10.04%)
          Глагол14285 (20.82%)
          Местоимение-существительное4756 (6.93%)
          Местоименное прилагательное2928 (4.27%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)567 (0.83%)
          Числительное (порядковое)154 (0.22%)
          Наречие2037 (2.97%)
          Предикатив159 (0.23%)
          Предлог7585 (11.05%)
          Союз2771 (4.04%)
          Междометие15 (0.02%)
          Вводное слово24 (0.03%)
          Частица2243 (3.27%)
          Причастие1246 (1.82%)
          Деепричастие25 (0.04%)
Служебных слов:20337 (29.64%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая101.09
          .    точка78.49
          -    тире19.97
          !    восклицательный знак2.91
          ?    вопросительный знак9.54
          ...    многоточие0.93
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.35
          "    кавычка8.20
          ()    скобки0.30
          :    двоеточие4.59
          ;    точка с запятой0.01




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. Николай Степанов
 47
2. Дмитрий Янковский
 45
3. Андрей Белянин
 44
4. Сергей Лукьяненко
 44
5. Генри Лайон Олди
 43  – ожидает пересчёта
6. Григорий Шаргородский
 43  – ожидает пересчёта
7. Сергей Костин
 43
8. Александр Бушков
 43
9. Александр Зорич
 43
10. Дем Михайлов
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх