fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Факультет рыболовной магии
Авторы: Евгений Константинов, Алексей Штерн
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:610933
Слов в произведении (СВП):87433
Приблизительно страниц:315
Средняя длина слова, знаков:5.44
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.98
СДП авторского текста, знаков:107.27
СДП диалога, знаков:49.13
Доля диалогов в тексте:39.86%
Доля авторского текста в диалогах:8.02%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10374
Активный словарный запас (АСЗ):9138
Активный несловарный запас (АНСЗ):1236
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1178.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2769.31 —> 6921-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:19194 (21.95% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68239 (78.05% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21014 (30.79%)
          Прилагательное7158 (10.49%)
          Глагол14540 (21.31%)
          Местоимение-существительное5351 (7.84%)
          Местоименное прилагательное4400 (6.45%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)1201 (1.76%)
          Числительное (порядковое)300 (0.44%)
          Наречие3880 (5.69%)
          Предикатив554 (0.81%)
          Предлог9140 (13.39%)
          Союз6773 (9.93%)
          Междометие1196 (1.75%)
          Вводное слово201 (0.29%)
          Частица4997 (7.32%)
          Причастие1838 (2.69%)
          Деепричастие267 (0.39%)
Служебных слов:32329 (47.38%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.49
          .    точка65.03
          -    тире31.05
          !    восклицательный знак11.53
          ?    вопросительный знак9.00
          ...    многоточие9.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.70
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.11
          "    кавычка3.73
          ()    скобки0.46
          :    двоеточие3.12
          ;    точка с запятой1.11




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! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Алексея Штерна 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. Евгений Константинов
 43
2. Александр Зорич
 41
3. Андрей Ерпылев
 41
4. Данил Корецкий
 41
5. Сергей Вольнов
 41
6. Мария Симонова
 40
7. Игорь Недозор
 40
8. Кирилл Алейников
 40
9. Галина Романова
 40
10. Игорь Алимов
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх