FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Личность клиента
Автор: Сергей Недоруб
Дата проведения анализа: 13 сентября 2019 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:440431
Слов в произведении (СВП):63893
Приблизительно страниц:224
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.65
СДП авторского текста, знаков:69.59
СДП диалога, знаков:37.95
Доля диалогов в тексте:41.8%
Доля авторского текста в диалогах:9.26%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8067
Активный словарный запас (АСЗ):7819
Активный несловарный запас (АНСЗ):248
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1184.05
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2740.51 —> 6231-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:14116 (22.09% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49777 (77.91% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13811 (27.75%)
          Прилагательное3806 (7.65%)
          Глагол11671 (23.45%)
          Местоимение-существительное4422 (8.88%)
          Местоименное прилагательное2114 (4.25%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)234 (0.47%)
          Числительное (порядковое)75 (0.15%)
          Наречие1596 (3.21%)
          Предикатив117 (0.24%)
          Предлог5447 (10.94%)
          Союз1835 (3.69%)
          Междометие14 (0.03%)
          Вводное слово7 (0.01%)
          Частица2167 (4.35%)
          Причастие624 (1.25%)
          Деепричастие38 (0.08%)
Служебных слов:16013 (32.17%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.99
          .    точка110.73
          -    тире34.01
          !    восклицательный знак2.39
          ?    вопросительный знак14.57
          ...    многоточие2.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.33
          "    кавычка6.51
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.63
          ;    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. Сергей Недоруб
 55
2. Дмитрий Янковский
 43
3. Алексей Калугин
 43
4. Сергей Лукьяненко
 42
5. Николай Романецкий
 42
6. Артём Тихомиров
 42
7. Александр Щёголев
 42
8. Сергей Слюсаренко
 41
9. Александр Лидин
 41
10. Даниэль Клугер
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх