fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: На пороге мира
Автор: Михаил Француз
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:576052
Слов в произведении (СВП):79205
Приблизительно страниц:281
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.21
СДП авторского текста, знаков:77.23
СДП диалога, знаков:46.8
Доля диалогов в тексте:61.46%
Доля авторского текста в диалогах:11.45%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9751
Активный словарный запас (АСЗ):8969
Активный несловарный запас (АНСЗ):782
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1192.44
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2774.08 —> 6854-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:18840 (23.79% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60365 (76.21% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19883 (32.94%)
          Прилагательное6901 (11.43%)
          Глагол13005 (21.54%)
          Местоимение-существительное5659 (9.37%)
          Местоименное прилагательное3646 (6.04%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)1307 (2.17%)
          Числительное (порядковое)289 (0.48%)
          Наречие3519 (5.83%)
          Предикатив599 (0.99%)
          Предлог7863 (13.03%)
          Союз6786 (11.24%)
          Междометие1039 (1.72%)
          Вводное слово202 (0.33%)
          Частица5250 (8.70%)
          Причастие1306 (2.16%)
          Деепричастие191 (0.32%)
Служебных слов:30648 (50.77%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.36
          .    точка91.27
          -    тире37.88
          !    восклицательный знак11.84
          ?    вопросительный знак18.22
          ...    многоточие10.73
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.45
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.90
          "    кавычка15.62
          ()    скобки0.74
          :    двоеточие4.27
          ;    точка с запятой0.08




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».


Внимание! У Михаила Француза пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Данил Корецкий
 40
2. Иван Сербин
 40
3. Вячеслав Шалыгин
 40
4. Алексей Евтушенко
 40
5. Владислав Жеребьёв
 40
6. Владимир Пекальчук
 40
7. Олег Рой
 40
8. Борис Акунин
 39
9. Александр Зорич
 39
10. Александр Авраменко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх