FantLab ru



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

Общая статистика

Длина текста, знаков:531425
Слов в произведении (СВП):80695
Приблизительно страниц:259
Средняя длина слова, знаков:4.84
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.6
СДП авторского текста, знаков:63.13
СДП диалога, знаков:39.14
Доля диалогов в тексте:48.84%
Доля авторского текста в диалогах:10.89%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:7760
Активный словарный запас (АСЗ):7088
Активный несловарный запас (АНСЗ):672
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1027.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2307.37 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:21893 (27.13% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58802 (72.87% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13755 (23.39%)
          Прилагательное3657 (6.22%)
          Глагол12713 (21.62%)
          Местоимение-существительное6334 (10.77%)
          Местоименное прилагательное2952 (5.02%)
          Местоимение-предикатив17 (0.03%)
          Числительное (количественное)673 (1.14%)
          Числительное (порядковое)145 (0.25%)
          Наречие1969 (3.35%)
          Предикатив180 (0.31%)
          Предлог6317 (10.74%)
          Союз3138 (5.34%)
          Междометие167 (0.28%)
          Вводное слово21 (0.04%)
          Частица2805 (4.77%)
          Причастие562 (0.96%)
          Деепричастие32 (0.05%)
Служебных слов:21751 (36.99%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.89
          .    точка108.12
          -    тире37.16
          !    восклицательный знак2.90
          ?    вопросительный знак17.09
          ...    многоточие8.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.29
          "    кавычка10.86
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие1.83
          ;    точка с запятой0.07




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
 58
2. Андрей Васильев
 44
3. Константин Якименко
 43
4. Сергей Садов
 41
5. Вадим Проскурин
 40
6. Владимир Михайлов
 40
7. Зиновий Юрьев
 40
8. Сергей Бадей
 39
9. Леонид Кудрявцев
 39
10. Кира Измайлова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх