FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Старая девочка
Автор: Владимир Шаров
Дата проведения анализа: 24 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:743294
Слов в произведении (СВП):121903
Приблизительно страниц:392
Средняя длина слова, знаков:4.85
Средняя длина предложения (СДП), знаков:137.94
СДП авторского текста, знаков:137.94
СДП диалога, знаков:0
Доля диалогов в тексте:0%
Доля авторского текста в диалогах:0%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:9308
Активный словарный запас (АСЗ):8884
Активный несловарный запас (АНСЗ):424
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:942.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2091.68 —> 9857-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8090.04

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:31843 (26.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:90060 (73.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20348 (22.59%)
          Прилагательное6151 (6.83%)
          Глагол20370 (22.62%)
          Местоимение-существительное10173 (11.30%)
          Местоименное прилагательное4506 (5.00%)
          Местоимение-предикатив21 (0.02%)
          Числительное (количественное)653 (0.73%)
          Числительное (порядковое)293 (0.33%)
          Наречие4366 (4.85%)
          Предикатив174 (0.19%)
          Предлог9833 (10.92%)
          Союз5975 (6.63%)
          Междометие8 (0.01%)
          Вводное слово50 (0.06%)
          Частица3599 (4.00%)
          Причастие712 (0.79%)
          Деепричастие45 (0.05%)
Служебных слов:34165 (37.94%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая165.98
          .    точка42.17
          -    тире12.03
          !    восклицательный знак0.23
          ?    вопросительный знак1.40
          ...    многоточие0.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка7.49
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие4.20
          ;    точка с запятой2.44




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 Владимира Шарова 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. Фёдор Достоевский
 34
2. Зиновий Юрьев
 33
3. Фазиль Искандер
 33
4. Павел Амнуэль
 33
5. Николай Лесков
 33
6. Лев Толстой
 33
7. Константин Якименко
 32
8. Виктор Колупаев
 32
9. Далия Трускиновская
 32
10. Дмитрий Суслин
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх