FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Красный падаван
Автор: Виктор Дубчек
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:532084
Слов в произведении (СВП):70460
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.81
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.33
СДП авторского текста, знаков:84.72
СДП диалога, знаков:56.55
Доля диалогов в тексте:37.75%
Доля авторского текста в диалогах:13.51%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10741
Активный словарный запас (АСЗ):9549
Активный несловарный запас (АНСЗ):1192
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1373.24
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3265.32 —> 1056-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:14150 (20.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56310 (79.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17091 (30.35%)
          Прилагательное6616 (11.75%)
          Глагол10849 (19.27%)
          Местоимение-существительное2640 (4.69%)
          Местоименное прилагательное2101 (3.73%)
          Местоимение-предикатив23 (0.04%)
          Числительное (количественное)284 (0.50%)
          Числительное (порядковое)99 (0.18%)
          Наречие1702 (3.02%)
          Предикатив131 (0.23%)
          Предлог5372 (9.54%)
          Союз2100 (3.73%)
          Междометие38 (0.07%)
          Вводное слово16 (0.03%)
          Частица1890 (3.36%)
          Причастие853 (1.51%)
          Деепричастие35 (0.06%)
Служебных слов:14180 (25.18%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.86
          .    точка86.28
          -    тире41.30
          !    восклицательный знак2.95
          ?    вопросительный знак9.11
          ...    многоточие6.68
          !..    воскл. знак с многоточием0.48
          ?..    вопр. знак с многоточием0.50
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.11
          "    кавычка14.08
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие6.36
          ;    точка с запятой0.70




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 Виктора Дубчека 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. Александр Бушков
 45
2. Сергей Синякин
 43
3. Андрей Столяров
 43
4. Александр Зорич
 43
5. Андрей Валентинов
 42
6. Владимир Васильев
 42
7. Вячеслав Шалыгин
 42
8. Андрей Мартьянов
 42
9. Дмитрий Янковский
 41
10. [Для текстов по лингвоанализу]
 41  – ожидает пересчёта
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх