fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Эхо поющих песков
Автор: Анна Кроу
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:623550
Слов в произведении (СВП):91129
Приблизительно страниц:324
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:88.72
СДП авторского текста, знаков:103.2
СДП диалога, знаков:69.84
Доля диалогов в тексте:34.23%
Доля авторского текста в диалогах:10.47%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8874
Активный словарный запас (АСЗ):8637
Активный несловарный запас (АНСЗ):237
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1206.15
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2677.51 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:21888 (24.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:69241 (75.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22646 (32.71%)
          Прилагательное8074 (11.66%)
          Глагол16293 (23.53%)
          Местоимение-существительное6040 (8.72%)
          Местоименное прилагательное4378 (6.32%)
          Местоимение-предикатив3 (0.00%)
          Числительное (количественное)837 (1.21%)
          Числительное (порядковое)153 (0.22%)
          Наречие4443 (6.42%)
          Предикатив636 (0.92%)
          Предлог7966 (11.50%)
          Союз7393 (10.68%)
          Междометие1673 (2.42%)
          Вводное слово235 (0.34%)
          Частица7111 (10.27%)
          Причастие1795 (2.59%)
          Деепричастие421 (0.61%)
Служебных слов:35220 (50.87%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.12
          .    точка66.18
          -    тире13.28
          !    восклицательный знак0.90
          ?    вопросительный знак5.52
          ...    многоточие2.46
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.20
          "    кавычка0.49
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие2.05
          ;    точка с запятой0.00




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 Анны Кроу 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. Дмитрий Воронин
 38
2. Ирина Матлак
 38
3. Александра Лисина
 38
4. Анна Кувайкова
 38
5. Елена Малиновская
 38
6. Марьяна Сурикова
 37
7. Ольга Куно
 37
8. Игорь Шенгальц
 37
9. Влад Вегашин
 37
10. Анастасия Парфёнова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх