FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Приключения майора Звягина
Автор: Михаил Веллер
Дата проведения анализа: 23 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:759443
Слов в произведении (СВП):106887
Приблизительно страниц:380
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.13
СДП авторского текста, знаков:71.96
СДП диалога, знаков:41.99
Доля диалогов в тексте:46.26%
Доля авторского текста в диалогах:10.07%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:14642
Активный словарный запас (АСЗ):13607
Активный несловарный запас (АНСЗ):1035
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1359.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3343.36 —> 723-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:14095.00

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:20998 (19.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:85889 (80.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24762 (28.83%)
          Прилагательное7917 (9.22%)
          Глагол19380 (22.56%)
          Местоимение-существительное7117 (8.29%)
          Местоименное прилагательное2688 (3.13%)
          Местоимение-предикатив12 (0.01%)
          Числительное (количественное)618 (0.72%)
          Числительное (порядковое)217 (0.25%)
          Наречие2323 (2.70%)
          Предикатив205 (0.24%)
          Предлог8949 (10.42%)
          Союз4254 (4.95%)
          Междометие92 (0.11%)
          Вводное слово8 (0.01%)
          Частица2760 (3.21%)
          Причастие1191 (1.39%)
          Деепричастие74 (0.09%)
Служебных слов:25880 (30.13%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.84
          .    точка87.77
          -    тире42.44
          !    восклицательный знак9.07
          ?    вопросительный знак17.32
          ...    многоточие11.19
          !..    воскл. знак с многоточием0.75
          ?..    вопр. знак с многоточием1.67
          !!!    тройной воскл. знак0.06
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.82
          "    кавычка12.23
          ()    скобки1.76
          :    двоеточие11.84
          ;    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. Михаил Веллер
 51
2. Марина и Сергей Дяченко
 47
3. Сергей Лукьяненко
 47
4. Дмитрий Емец
 46
5. Вячеслав Рыбаков
 46
6. Генри Лайон Олди
 45  – ожидает пересчёта
7. Кир Булычев
 45  – ожидает пересчёта
8. Борис Акунин
 45  – ожидает пересчёта
9. Елена Хаецкая
 45
10. Александр Житинский
 45
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх