fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сфумато
Автор: Наталья Ракшина
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:461673
Слов в произведении (СВП):67735
Приблизительно страниц:244
Средняя длина слова, знаков:5.44
Средняя длина предложения (СДП), знаков:85.33
СДП авторского текста, знаков:104.63
СДП диалога, знаков:58.46
Доля диалогов в тексте:28.75%
Доля авторского текста в диалогах:6.21%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9174
Активный словарный запас (АСЗ):8722
Активный несловарный запас (АНСЗ):452
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1326.73
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3069.15 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:15331 (22.63% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52404 (77.37% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17696 (33.77%)
          Прилагательное7313 (13.96%)
          Глагол10237 (19.53%)
          Местоимение-существительное3723 (7.10%)
          Местоименное прилагательное3218 (6.14%)
          Местоимение-предикатив14 (0.03%)
          Числительное (количественное)555 (1.06%)
          Числительное (порядковое)207 (0.40%)
          Наречие2881 (5.50%)
          Предикатив436 (0.83%)
          Предлог6772 (12.92%)
          Союз5076 (9.69%)
          Междометие970 (1.85%)
          Вводное слово158 (0.30%)
          Частица4226 (8.06%)
          Причастие1687 (3.22%)
          Деепричастие151 (0.29%)
Служебных слов:24308 (46.39%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая109.43
          .    точка63.19
          -    тире20.61
          !    восклицательный знак5.18
          ?    вопросительный знак6.39
          ...    многоточие5.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.19
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка3.93
          ()    скобки1.11
          :    двоеточие1.59
          ;    точка с запятой0.28




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 Натальи Ракшиной 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. Андрей Ерпылев
 42
2. Юлия Фирсанова
 41
3. Кирилл Алейников
 41
4. Сергей Вольнов
 41
5. Александр Зорич
 41
6. Владимир Контровский
 40
7. Наталия Ипатова
 40
8. Илья Крымов
 40
9. Владимир Свержин
 40
10. Виктор Точинов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх