fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Пятая сестра
Автор: Медина Мирай
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:362503
Слов в произведении (СВП):55194
Приблизительно страниц:187
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.72
СДП авторского текста, знаков:67.91
СДП диалога, знаков:45.98
Доля диалогов в тексте:32.9%
Доля авторского текста в диалогах:8.01%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:6023
Активный словарный запас (АСЗ):5884
Активный несловарный запас (АНСЗ):139
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1058.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2308.79 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:11977 (21.70% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43217 (78.30% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12811 (29.64%)
          Прилагательное4011 (9.28%)
          Глагол10742 (24.86%)
          Местоимение-существительное4824 (11.16%)
          Местоименное прилагательное2901 (6.71%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)466 (1.08%)
          Числительное (порядковое)141 (0.33%)
          Наречие2122 (4.91%)
          Предикатив402 (0.93%)
          Предлог5342 (12.36%)
          Союз4093 (9.47%)
          Междометие981 (2.27%)
          Вводное слово53 (0.12%)
          Частица3282 (7.59%)
          Причастие819 (1.90%)
          Деепричастие82 (0.19%)
Служебных слов:21566 (49.90%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.69
          .    точка91.02
          -    тире21.54
          !    восклицательный знак2.65
          ?    вопросительный знак11.21
          ...    многоточие3.26
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка6.23
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие4.77
          ;    точка с запятой0.33




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».


АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Медина Мирай
 44
2. Денис Чекалов
 37
3. Марьяна Сурикова
 36
4. Диана Удовиченко
 35
5. Альбина Нури
 35
6. Юлия Остапенко
 35
7. Аня Сокол
 35
8. Игорь Конычев
 35
9. Ли Виксен
 35
10. Елена Жаринова
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх