FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ключ из жёлтого металла
Автор: Макс Фрай
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:693053
Слов в произведении (СВП):101333
Приблизительно страниц:347
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.32
СДП авторского текста, знаков:95.46
СДП диалога, знаков:50.12
Доля диалогов в тексте:48.75%
Доля авторского текста в диалогах:9.94%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10614
Активный словарный запас (АСЗ):9960
Активный несловарный запас (АНСЗ):654
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1180.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2731.37 —> 6317-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10452.50

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:25987 (25.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75346 (74.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18344 (24.35%)
          Прилагательное7597 (10.08%)
          Глагол16458 (21.84%)
          Местоимение-существительное6983 (9.27%)
          Местоименное прилагательное3356 (4.45%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)401 (0.53%)
          Числительное (порядковое)149 (0.20%)
          Наречие3365 (4.47%)
          Предикатив198 (0.26%)
          Предлог7720 (10.25%)
          Союз3715 (4.93%)
          Междометие44 (0.06%)
          Вводное слово64 (0.08%)
          Частица3590 (4.76%)
          Причастие850 (1.13%)
          Деепричастие14 (0.02%)
Служебных слов:25480 (33.82%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая145.75
          .    точка89.61
          -    тире33.41
          !    восклицательный знак1.82
          ?    вопросительный знак9.72
          ...    многоточие2.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.21
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка8.41
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие3.99
          ;    точка с запятой1.29




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. Макс Фрай
 52
2. Вадим Проскурин
 43
3. Вячеслав Рыбаков
 43
4. Зиновий Юрьев
 43
5. Александр Щёголев
 42
6. Валерий Алексеев
 42
7. Александр Громов
 42
8. Андрей Валентинов
 42
9. Сергей Лукьяненко
 42
10. Александра Лисина
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх