fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Коммандос из демиургов
Автор: Екатерина Казакова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:941815
Слов в произведении (СВП):138498
Приблизительно страниц:494
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:85.04
СДП авторского текста, знаков:94.51
СДП диалога, знаков:70.93
Доля диалогов в тексте:33.52%
Доля авторского текста в диалогах:7.22%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:16687
Активный словарный запас (АСЗ):15086
Активный несловарный запас (АНСЗ):1601
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1420.41
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3488.22 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:14240.70

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:30215 (21.82% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:108283 (78.18% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное35271 (32.57%)
          Прилагательное11160 (10.31%)
          Глагол26865 (24.81%)
          Местоимение-существительное11686 (10.79%)
          Местоименное прилагательное5668 (5.23%)
          Местоимение-предикатив19 (0.02%)
          Числительное (количественное)1039 (0.96%)
          Числительное (порядковое)260 (0.24%)
          Наречие5079 (4.69%)
          Предикатив630 (0.58%)
          Предлог13998 (12.93%)
          Союз10672 (9.86%)
          Междометие1989 (1.84%)
          Вводное слово253 (0.23%)
          Частица8235 (7.61%)
          Причастие2456 (2.27%)
          Деепричастие318 (0.29%)
Служебных слов:52838 (48.80%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.35
          .    точка56.87
          -    тире15.04
          !    восклицательный знак6.40
          ?    вопросительный знак8.19
          ...    многоточие1.47
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.58
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.39
          "    кавычка10.22
          ()    скобки1.27
          :    двоеточие8.20
          ;    точка с запятой0.04




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 Екатерины Казаковой 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 Дашко
 42
2. Альтс Геймер
 41
3. Никита Аверин
 41
4. Надежда Мамаева
 41
5. Юлия Фирсанова
 41
6. Zотов
 41
7. Сергей Бузинин
 40
8. Милена Завойчинская
 40
9. Андрей Белянин
 40
10. Маргарита Блинова
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх