FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Грешница. Связанные паутиной
Автор: Михаил Парфёнов
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:549566
Слов в произведении (СВП):78099
Приблизительно страниц:283
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.82
СДП авторского текста, знаков:64.58
СДП диалога, знаков:38.95
Доля диалогов в тексте:45.19%
Доля авторского текста в диалогах:7.39%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:10786
Активный словарный запас (АСЗ):10145
Активный несловарный запас (АНСЗ):641
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1403.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3296.94 —> 897-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:15403 (19.72% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62696 (80.28% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17024 (27.15%)
          Прилагательное6733 (10.74%)
          Глагол14428 (23.01%)
          Местоимение-существительное5398 (8.61%)
          Местоименное прилагательное2358 (3.76%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)133 (0.21%)
          Числительное (порядковое)61 (0.10%)
          Наречие1700 (2.71%)
          Предикатив135 (0.22%)
          Предлог6041 (9.64%)
          Союз2590 (4.13%)
          Междометие67 (0.11%)
          Вводное слово9 (0.01%)
          Частица2003 (3.19%)
          Причастие1273 (2.03%)
          Деепричастие61 (0.10%)
Служебных слов:18472 (29.46%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.42
          .    точка102.70
          -    тире26.12
          !    восклицательный знак12.61
          ?    вопросительный знак14.08
          ...    многоточие6.13
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.38
          !!!    тройной воскл. знак0.12
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.25
          "    кавычка3.52
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие5.31
          ;    точка с запятой0.26




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 Михаила Парфёнова 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. Диана Удовиченко
 45
2. Марина и Сергей Дяченко
 45
3. Елена Хаецкая
 44
4. Генри Лайон Олди
 44  – ожидает пересчёта
5. Алексей Пехов
 43
6. Юлия Галанина
 43
7. Сергей Лукьяненко
 43
8. Дмитрий Емец
 43
9. Александр Больных
 42
10. Александр Грин
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх