FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрное Таро
Авторы: Андрей Николаев, Олег Маркеев
Дата проведения анализа: 23 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:427490
Слов в произведении (СВП):58089
Приблизительно страниц:206
Средняя длина слова, знаков:5.35
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.2
СДП авторского текста, знаков:78.3
СДП диалога, знаков:51.05
Доля диалогов в тексте:41.18%
Доля авторского текста в диалогах:19.86%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9389
Активный словарный запас (АСЗ):8948
Активный несловарный запас (АНСЗ):441
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1290.71
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3077.58 —> 2319-е место в рейтинге УАСЗ-10000

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:11325 (19.50% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:46764 (80.50% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15323 (32.77%)
          Прилагательное3174 (6.79%)
          Глагол11159 (23.86%)
          Местоимение-существительное3352 (7.17%)
          Местоименное прилагательное1136 (2.43%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)295 (0.63%)
          Числительное (порядковое)87 (0.19%)
          Наречие1119 (2.39%)
          Предикатив94 (0.20%)
          Предлог5260 (11.25%)
          Союз1934 (4.14%)
          Междометие49 (0.10%)
          Вводное слово1 (0.00%)
          Частица1338 (2.86%)
          Причастие835 (1.79%)
          Деепричастие57 (0.12%)
Служебных слов:13077 (27.96%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая159.62
          .    точка88.57
          -    тире42.21
          !    восклицательный знак4.85
          ?    вопросительный знак14.79
          ...    многоточие6.34
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.09
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка9.18
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие4.46
          ;    точка с запятой0.19




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 Андрея Николаева 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 Левицкий
 44
2. Алексей Иванов
 43
3. Александр Етоев
 43
4. Андрей Кокоулин
 42
5. Анатолий Дроздов
 42
6. Генри Лайон Олди
 42  – ожидает пересчёта
7. Марина и Сергей Дяченко
 42
8. Виктор Глумов
 41
9. Сергей Волков
 41
10. Сергей Т. Алексеев
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх