FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сила меча
Автор: Дмитрий Тедеев
Дата проведения анализа: 25 июля 2018 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:1015530
Слов в произведении (СВП):161066
Приблизительно страниц:537
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72
СДП авторского текста, знаков:77.87
СДП диалога, знаков:43.02
Доля диалогов в тексте:10.14%
Доля авторского текста в диалогах:4.65%

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11309
Активный словарный запас (АСЗ):10408
Активный несловарный запас (АНСЗ):901
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:984.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2239.57 —> 9628-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8871.02

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:40719 (25.28% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:120347 (74.72% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное27956 (23.23%)
          Прилагательное10328 (8.58%)
          Глагол25504 (21.19%)
          Местоимение-существительное10571 (8.78%)
          Местоименное прилагательное6930 (5.76%)
          Местоимение-предикатив30 (0.02%)
          Числительное (количественное)298 (0.25%)
          Числительное (порядковое)190 (0.16%)
          Наречие5116 (4.25%)
          Предикатив260 (0.22%)
          Предлог11950 (9.93%)
          Союз6477 (5.38%)
          Междометие59 (0.05%)
          Вводное слово53 (0.04%)
          Частица6059 (5.03%)
          Причастие1940 (1.61%)
          Деепричастие59 (0.05%)
Служебных слов:42129 (35.01%)

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.72
          .    точка68.36
          -    тире8.90
          !    восклицательный знак5.64
          ?    вопросительный знак6.05
          ...    многоточие5.80
          !..    воскл. знак с многоточием0.16
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.52
          "    кавычка16.51
          ()    скобки1.12
          :    двоеточие0.50
          ;    точка с запятой0.00




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 Дмитрия Тедеева 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. Зиновий Юрьев
 40
2. Макс Фрай
 39
3. Владимир Михайлов
 39
4. Константин Якименко
 39
5. Карина Пьянкова
 38
6. Вера Ковальчук
 38
7. Леонид Кудрявцев
 38
8. Наталья Бульба
 38
9. Игорь Ревва
 37
10. Николай Басов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх