FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Кот Шрёдингера
Автор: Сергей Шкенёв
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:396899
Слов в произведении (СВП):55015
Приблизительно страниц:212
Средняя длина слова, знаков:5.81
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.69
СДП авторского текста, знаков:74.98
СДП диалога, знаков:50.91
Доля диалогов в тексте:29.92%
Доля авторского текста в диалогах:5.98%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9766
Активный словарный запас (АСЗ):8834
Активный несловарный запас (АНСЗ):932
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1422.10
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3384.27 —> 558-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:11100 (20.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43915 (79.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14027 (31.94%)
          Прилагательное4776 (10.88%)
          Глагол7376 (16.80%)
          Местоимение-существительное1970 (4.49%)
          Местоименное прилагательное1342 (3.06%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)381 (0.87%)
          Числительное (порядковое)111 (0.25%)
          Наречие1166 (2.66%)
          Предикатив105 (0.24%)
          Предлог4616 (10.51%)
          Союз2352 (5.36%)
          Междометие97 (0.22%)
          Вводное слово7 (0.02%)
          Частица1595 (3.63%)
          Причастие876 (1.99%)
          Деепричастие13 (0.03%)
Служебных слов:11988 (27.30%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая98.32
          .    точка65.78
          -    тире16.50
          !    восклицательный знак13.58
          ?    вопросительный знак19.85
          ...    многоточие7.80
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка12.00
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие4.58
          ;    точка с запятой0.07




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. Сергей Шкенёв
 47
2. Андрей Мартьянов
 43
3. Александр Бушков
 41
4. Александр Тюрин
 40
5. Михаил Веллер
 40
6. Сергей Абрамов
 40
7. Владимир Савченко
 39
8. Вячеслав Шалыгин
 39
9. Владимир Васильев
 39
10. Антон Первушин
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх