fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мунсайд
Авторы: Марк Сафо, Сончи Рейв
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:713422
Слов в произведении (СВП):107079
Приблизительно страниц:361
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.34
СДП авторского текста, знаков:60.01
СДП диалога, знаков:39.53
Доля диалогов в тексте:41.84%
Доля авторского текста в диалогах:8.5%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10155
Активный словарный запас (АСЗ):9588
Активный несловарный запас (АНСЗ):567
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1172.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2668.11 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9798.70

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:25825 (24.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:81254 (75.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24279 (29.88%)
          Прилагательное8437 (10.38%)
          Глагол20986 (25.83%)
          Местоимение-существительное11540 (14.20%)
          Местоименное прилагательное4612 (5.68%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)948 (1.17%)
          Числительное (порядковое)148 (0.18%)
          Наречие4767 (5.87%)
          Предикатив855 (1.05%)
          Предлог9316 (11.47%)
          Союз8100 (9.97%)
          Междометие1997 (2.46%)
          Вводное слово316 (0.39%)
          Частица6688 (8.23%)
          Причастие1037 (1.28%)
          Деепричастие268 (0.33%)
Служебных слов:42847 (52.73%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.61
          .    точка108.69
          -    тире28.06
          !    восклицательный знак4.73
          ?    вопросительный знак15.28
          ...    многоточие5.81
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка6.48
          ()    скобки0.26
          :    двоеточие3.56
          ;    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! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Марка Сафо и Сончи Рейв пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов 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. Ольга Пашнина
 44
2. Олег Рой
 42
3. Елена Жаринова
 42
4. Альбина Нури
 42
5. Анна Кувайкова
 42
6. Ирина Шевченко
 41
7. Юлия Остапенко
 41
8. Екатерина Звонцова
 41
9. Анна Гурова
 41
10. Ольга Онойко
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх