fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Та, которая заблудилась
Автор: Яна Икрамова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:506159
Слов в произведении (СВП):77505
Приблизительно страниц:261
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.27
СДП авторского текста, знаков:55.23
СДП диалога, знаков:34.71
Доля диалогов в тексте:28.51%
Доля авторского текста в диалогах:7.24%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9268
Активный словарный запас (АСЗ):8798
Активный несловарный запас (АНСЗ):470
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1190.54
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2758.87 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:20380 (26.30% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57125 (73.70% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17275 (30.24%)
          Прилагательное6756 (11.83%)
          Глагол14668 (25.68%)
          Местоимение-существительное7658 (13.41%)
          Местоименное прилагательное3277 (5.74%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)702 (1.23%)
          Числительное (порядковое)121 (0.21%)
          Наречие4082 (7.15%)
          Предикатив551 (0.96%)
          Предлог6778 (11.87%)
          Союз6513 (11.40%)
          Междометие1457 (2.55%)
          Вводное слово377 (0.66%)
          Частица5309 (9.29%)
          Причастие801 (1.40%)
          Деепричастие232 (0.41%)
Служебных слов:31613 (55.34%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.45
          .    точка105.92
          -    тире13.84
          !    восклицательный знак9.03
          ?    вопросительный знак15.66
          ...    многоточие4.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка4.50
          ()    скобки1.10
          :    двоеточие2.37
          ;    точка с запятой0.01




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 Яны Икрамовой 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. Катерина Полянская
 43
2. Сергей Ковалёв
 43
3. Олег Рой
 42
4. Павел Марушкин
 42
5. Татьяна Андрианова
 42
6. Ольга Пашнина
 42
7. Елизавета Шумская
 41
8. Милена Завойчинская
 41
9. Александр Рудазов
 41
10. Анастасия Никитина
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх