fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Рукопись Бэрсара
Автор: Елизавета Манова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:1464182
Слов в произведении (СВП):234641
Приблизительно страниц:720
Средняя длина слова, знаков:4.63
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.63
СДП авторского текста, знаков:59.51
СДП диалога, знаков:35.39
Доля диалогов в тексте:44.74%
Доля авторского текста в диалогах:6.75%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:15581
Активный словарный запас (АСЗ):13912
Активный несловарный запас (АНСЗ):1669
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1040.89
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2388.40 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10156.50

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:63008 (26.85% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:171633 (73.15% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное44378 (25.86%)
          Прилагательное16810 (9.79%)
          Глагол44021 (25.65%)
          Местоимение-существительное26974 (15.72%)
          Местоименное прилагательное8752 (5.10%)
          Местоимение-предикатив64 (0.04%)
          Числительное (количественное)2415 (1.41%)
          Числительное (порядковое)519 (0.30%)
          Наречие10885 (6.34%)
          Предикатив2481 (1.45%)
          Предлог18493 (10.77%)
          Союз24747 (14.42%)
          Междометие3585 (2.09%)
          Вводное слово695 (0.40%)
          Частица18619 (10.85%)
          Причастие1855 (1.08%)
          Деепричастие351 (0.20%)
Служебных слов:102280 (59.59%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.77
          .    точка93.10
          -    тире49.60
          !    восклицательный знак13.24
          ?    вопросительный знак21.46
          ...    многоточие10.42
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.13
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка3.41
          ()    скобки0.24
          :    двоеточие8.57
          ;    точка с запятой1.67




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 Елизаветы Мановой 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. Вячеслав Рыбаков
 40
2. Дмитрий Скирюк
 40
3. Наталья Игнатова
 39
4. Александр Громов
 39
5. Элеонора Раткевич
 38
6. Борис Акунин
 38
7. Виталий Каплан
 38
8. Вера Камша
 38
9. Олег Дивов
 38
10. Юлия Остапенко
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх