fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обречены и одиноки
Автор: Александра Салиева
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:413943
Слов в произведении (СВП):58517
Приблизительно страниц:205
Средняя длина слова, знаков:5.29
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.85
СДП авторского текста, знаков:68.84
СДП диалога, знаков:50.87
Доля диалогов в тексте:26.97%
Доля авторского текста в диалогах:25.53%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:6806
Активный словарный запас (АСЗ):6454
Активный несловарный запас (АНСЗ):352
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1182.57
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2630.82 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:14767 (25.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43750 (74.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12986 (29.68%)
          Прилагательное5403 (12.35%)
          Глагол10674 (24.40%)
          Местоимение-существительное4637 (10.60%)
          Местоименное прилагательное2344 (5.36%)
          Местоимение-предикатив7 (0.02%)
          Числительное (количественное)677 (1.55%)
          Числительное (порядковое)107 (0.24%)
          Наречие3134 (7.16%)
          Предикатив369 (0.84%)
          Предлог5245 (11.99%)
          Союз5006 (11.44%)
          Междометие632 (1.44%)
          Вводное слово172 (0.39%)
          Частица4184 (9.56%)
          Причастие1048 (2.40%)
          Деепричастие174 (0.40%)
Служебных слов:22401 (51.20%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.85
          .    точка96.60
          -    тире29.36
          !    восклицательный знак3.57
          ?    вопросительный знак7.14
          ...    многоточие5.01
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.19
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.69
          "    кавычка4.78
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие0.91
          ;    точка с запятой0.00




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 Александры Салиевой 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. Марьяна Сурикова
 38
2. Ирина Матлак
 37
3. Анна Кувайкова
 37
4. Елена Кароль
 37
5. Евгения Чепенко
 37
6. Ольга Гусейнова
 37
7. Катерина Полянская
 37
8. Александра Лисина
 37
9. Александра Черчень
 37
10. Наталья Жильцова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх