fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Соль и дым
Автор: Тару Ссонберг
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:217984
Слов в произведении (СВП):34546
Приблизительно страниц:113
Средняя длина слова, знаков:4.95
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.62
СДП авторского текста, знаков:61.75
СДП диалога, знаков:35.67
Доля диалогов в тексте:12.41%
Доля авторского текста в диалогах:14.51%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:4295
Активный словарный запас (АСЗ):4193
Активный несловарный запас (АНСЗ):102
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1005.18
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2121.12 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:7858 (22.75% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:26688 (77.25% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное8185 (30.67%)
          Прилагательное2204 (8.26%)
          Глагол7033 (26.35%)
          Местоимение-существительное3241 (12.14%)
          Местоименное прилагательное1796 (6.73%)
          Местоимение-предикатив6 (0.02%)
          Числительное (количественное)302 (1.13%)
          Числительное (порядковое)46 (0.17%)
          Наречие1577 (5.91%)
          Предикатив206 (0.77%)
          Предлог3280 (12.29%)
          Союз2403 (9.00%)
          Междометие677 (2.54%)
          Вводное слово71 (0.27%)
          Частица2165 (8.11%)
          Причастие319 (1.20%)
          Деепричастие95 (0.36%)
Служебных слов:13734 (51.46%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.70
          .    точка92.86
          -    тире16.30
          !    восклицательный знак1.27
          ?    вопросительный знак7.50
          ...    многоточие4.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.14
          "    кавычка3.18
          ()    скобки0.49
          :    двоеточие3.36
          ;    точка с запятой0.46




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 Тару Ссонберг 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. Медина Мирай
 31
2. Альбина Нури
 31
3. Анна Платунова
 31
4. Марьяна Сурикова
 31
5. Сергей Давиденко
 31
6. Юлия Остапенко
 30
7. Марина и Сергей Дяченко
 30
8. Валерия Чернованова
 30
9. Денис Чекалов
 30
10. Ольга Пашнина
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх