FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Просто позови. Академия жизни
Автор: Марьяна Сурикова
Дата проведения анализа: 26 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:610135
Слов в произведении (СВП):90568
Приблизительно страниц:320
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.48
СДП авторского текста, знаков:99.62
СДП диалога, знаков:51.56
Доля диалогов в тексте:42.32%
Доля авторского текста в диалогах:5.19%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8868
Активный словарный запас (АСЗ):8523
Активный несловарный запас (АНСЗ):345
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1170.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2637.43 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:18785 (20.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71783 (79.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19277 (26.85%)
          Прилагательное6470 (9.01%)
          Глагол16502 (22.99%)
          Местоимение-существительное6627 (9.23%)
          Местоименное прилагательное3036 (4.23%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)237 (0.33%)
          Числительное (порядковое)88 (0.12%)
          Наречие2416 (3.37%)
          Предикатив108 (0.15%)
          Предлог7734 (10.77%)
          Союз3079 (4.29%)
          Междометие54 (0.08%)
          Вводное слово20 (0.03%)
          Частица2295 (3.20%)
          Причастие945 (1.32%)
          Деепричастие41 (0.06%)
Служебных слов:22856 (31.84%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.36
          .    точка72.32
          -    тире11.97
          !    восклицательный знак5.66
          ?    вопросительный знак12.61
          ...    многоточие1.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.38
          "    кавычка2.74
          ()    скобки0.41
          :    двоеточие2.33
          ;    точка с запятой0.03




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. Марьяна Сурикова
 55
2. Наталья Жильцова
 43
3. Валентина Савенко
 41
4. Дмитрий Янковский
 41
5. Елена Звёздная
 41
6. Валерия Чернованова
 40
7. Сергей Лукьяненко
 40
8. Анна Одувалова
 40
9. Виктор Ночкин
 40
10. Валерий Алексеев
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх