FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Эпидемия
Автор: Дмитрий Сафонов
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:408906
Слов в произведении (СВП):57188
Приблизительно страниц:208
Средняя длина слова, знаков:5.5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.38
СДП авторского текста, знаков:71.76
СДП диалога, знаков:35.17
Доля диалогов в тексте:38.36%
Доля авторского текста в диалогах:10.28%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:7919
Активный словарный запас (АСЗ):7657
Активный несловарный запас (АНСЗ):262
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1235.05
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2859.26 —> 4692-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:11745 (20.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45443 (79.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13513 (29.74%)
          Прилагательное4294 (9.45%)
          Глагол10278 (22.62%)
          Местоимение-существительное3611 (7.95%)
          Местоименное прилагательное1380 (3.04%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)344 (0.76%)
          Числительное (порядковое)127 (0.28%)
          Наречие1343 (2.96%)
          Предикатив84 (0.18%)
          Предлог4911 (10.81%)
          Союз2105 (4.63%)
          Междометие34 (0.07%)
          Вводное слово8 (0.02%)
          Частица1404 (3.09%)
          Причастие804 (1.77%)
          Деепричастие21 (0.05%)
Служебных слов:13456 (29.61%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая106.40
          .    точка98.01
          -    тире37.07
          !    восклицательный знак10.88
          ?    вопросительный знак17.01
          ...    многоточие10.46
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.31
          "    кавычка17.33
          ()    скобки0.96
          :    двоеточие5.47
          ;    точка с запятой3.23




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. Дмитрий Сафонов
 45
2. Аркадий и Борис Стругацкие
 44
3. Роман Афанасьев
 44
4. Александр Житинский
 44
5. Александр Мирер
 44
6. Виктор Глебов
 43
7. Иван Сербин
 43
8. Алекс Орлов
 43
9. Владимир Васильев
 43
10. Дмитрий Янковский
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх