FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Эрта. Падение терратоса
Автор: Николай Побережник
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:484137
Слов в произведении (СВП):66505
Приблизительно страниц:227
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:81.91
СДП авторского текста, знаков:131.89
СДП диалога, знаков:60.99
Доля диалогов в тексте:52.48%
Доля авторского текста в диалогах:19.01%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:7457
Активный словарный запас (АСЗ):7158
Активный несловарный запас (АНСЗ):299
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1158.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.04 —> 7908-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:14289 (21.49% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52216 (78.51% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14985 (28.70%)
          Прилагательное4082 (7.82%)
          Глагол11514 (22.05%)
          Местоимение-существительное3131 (6.00%)
          Местоименное прилагательное1615 (3.09%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)515 (0.99%)
          Числительное (порядковое)63 (0.12%)
          Наречие1480 (2.83%)
          Предикатив71 (0.14%)
          Предлог6240 (11.95%)
          Союз2951 (5.65%)
          Междометие76 (0.15%)
          Вводное слово7 (0.01%)
          Частица1185 (2.27%)
          Причастие660 (1.26%)
          Деепричастие55 (0.11%)
Служебных слов:15208 (29.13%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая173.48
          .    точка54.67
          -    тире29.44
          !    восклицательный знак5.86
          ?    вопросительный знак14.87
          ...    многоточие21.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка4.66
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие0.96
          ;    точка с запятой0.00




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 Побережник
 52
2. Алекс Орлов
 40
3. Сергей Волков
 40
4. Владимир Кунин
 39
5. Виктор Ночкин
 39
6. Александр Житинский
 38
7. Сергей Т. Алексеев
 38
8. Алексей Лукьянов
 38
9. Александр Прозоров
 38  – ожидает пересчёта
10. Владимир Васильев
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх