FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тёрн
Автор: Ник Перумов
Дата проведения анализа: 23 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:723603
Слов в произведении (СВП):99314
Приблизительно страниц:357
Средняя длина слова, знаков:5.42
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62
СДП авторского текста, знаков:93.23
СДП диалога, знаков:49.26
Доля диалогов в тексте:56.62%
Доля авторского текста в диалогах:11.26%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11722
Активный словарный запас (АСЗ):10333
Активный несловарный запас (АНСЗ):1389
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1299.15
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3048.99 —> 2579-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:22129 (22.28% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:77185 (77.72% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19137 (24.79%)
          Прилагательное8142 (10.55%)
          Глагол15404 (19.96%)
          Местоимение-существительное5123 (6.64%)
          Местоименное прилагательное2849 (3.69%)
          Местоимение-предикатив22 (0.03%)
          Числительное (количественное)314 (0.41%)
          Числительное (порядковое)86 (0.11%)
          Наречие2609 (3.38%)
          Предикатив126 (0.16%)
          Предлог6825 (8.84%)
          Союз3849 (4.99%)
          Междометие117 (0.15%)
          Вводное слово16 (0.02%)
          Частица3219 (4.17%)
          Причастие1756 (2.28%)
          Деепричастие68 (0.09%)
Служебных слов:22020 (28.53%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая142.52
          .    точка86.99
          -    тире45.04
          !    восклицательный знак6.59
          ?    вопросительный знак13.59
          ...    многоточие12.30
          !..    воскл. знак с многоточием0.18
          ?..    вопр. знак с многоточием0.40
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.93
          "    кавычка6.16
          ()    скобки0.31
          :    двоеточие1.36
          ;    точка с запятой2.59




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. Ник Перумов
 52
2. Святослав Логинов
 40
3. Александр Бушков
 40
4. Андрей Валентинов
 40
5. Ольга Ларионова
 40  – ожидает пересчёта
6. Сергей Сухинов
 40
7. Андрей Белянин
 40
8. Алексей Корепанов
 39
9. Александр Больных
 39
10. Александр Рудазов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх