FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Двери во Тьме
Авторы: Андрей Круз, Мария Круз
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:801681
Слов в произведении (СВП):118388
Приблизительно страниц:389
Средняя длина слова, знаков:4.96
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.91
СДП авторского текста, знаков:81.35
СДП диалога, знаков:43.89
Доля диалогов в тексте:39.41%
Доля авторского текста в диалогах:16.26%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10701
Активный словарный запас (АСЗ):9880
Активный несловарный запас (АНСЗ):821
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1123.62
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2574.84 —> 7976-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9765.14

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:30493 (25.76% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:87895 (74.24% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21778 (24.78%)
          Прилагательное6616 (7.53%)
          Глагол19889 (22.63%)
          Местоимение-существительное7194 (8.18%)
          Местоименное прилагательное3507 (3.99%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)574 (0.65%)
          Числительное (порядковое)103 (0.12%)
          Наречие3799 (4.32%)
          Предикатив305 (0.35%)
          Предлог10714 (12.19%)
          Союз4697 (5.34%)
          Междометие55 (0.06%)
          Вводное слово57 (0.06%)
          Частица3503 (3.99%)
          Причастие1165 (1.33%)
          Деепричастие45 (0.05%)
Служебных слов:29735 (33.83%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая141.69
          .    точка86.30
          -    тире42.05
          !    восклицательный знак2.46
          ?    вопросительный знак18.14
          ...    многоточие6.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка16.08
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие6.01
          ;    точка с запятой0.06




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! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Марии Круз 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 Круз
 51
2. Эдуард Веркин
 41
3. Андрей Валентинов
 41
4. Сергей Слюсаренко
 40
5. Дмитрий Янковский
 40
6. Олег Дивов
 40
7. Мария Галина
 39
8. Леонид Каганов
 39
9. Евгений Щепетнов
 39
10. Алексей Лукьянов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх