FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Меняя маски
Автор: Николай Метельский
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:682434
Слов в произведении (СВП):106395
Приблизительно страниц:344
Средняя длина слова, знаков:4.88
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.56
СДП авторского текста, знаков:63.96
СДП диалога, знаков:40.7
Доля диалогов в тексте:42.13%
Доля авторского текста в диалогах:6.95%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9810
Активный словарный запас (АСЗ):8798
Активный несловарный запас (АНСЗ):1012
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1058.62
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2402.15 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9489.80

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:28728 (27.00% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:77667 (73.00% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19191 (24.71%)
          Прилагательное5490 (7.07%)
          Глагол15781 (20.32%)
          Местоимение-существительное7901 (10.17%)
          Местоименное прилагательное3774 (4.86%)
          Местоимение-предикатив11 (0.01%)
          Числительное (количественное)921 (1.19%)
          Числительное (порядковое)182 (0.23%)
          Наречие2549 (3.28%)
          Предикатив182 (0.23%)
          Предлог8358 (10.76%)
          Союз4295 (5.53%)
          Междометие235 (0.30%)
          Вводное слово54 (0.07%)
          Частица3542 (4.56%)
          Причастие736 (0.95%)
          Деепричастие45 (0.06%)
Служебных слов:28170 (36.27%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.79
          .    точка99.76
          -    тире24.32
          !    восклицательный знак3.79
          ?    вопросительный знак13.68
          ...    многоточие7.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.38
          "    кавычка10.01
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие2.58
          ;    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. Николай Метельский
 62
2. Андрей Васильев
 44
3. Константин Якименко
 41
4. Сергей Садов
 40
5. Зиновий Юрьев
 40
6. Макс Фрай
 40
7. Вадим Проскурин
 39
8. Карина Пьянкова
 39
9. Валерий Владимирович Медведев
 39
10. Галина Гончарова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх