Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 693902 |
| Слов в произведении (СВП): | 97871 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.88 |
| СДП диалога, знаков: | 49.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10333 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9659 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 674 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1109.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2597.92 | —> 9362-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23865 (24.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74006 (75.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23466 (31.71%) |
| Прилагательное | 7354 (9.94%) |
| Глагол | 17336 (23.43%) |
| Местоимение-существительное | 9184 (12.41%) |
| Местоименное прилагательное | 4304 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1302 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 290 (0.39%) |
| Наречие | 4640 (6.27%) |
| Предикатив | 891 (1.20%) |
| Предлог | 9170 (12.39%) |
| Союз | 8289 (11.20%) |
| Междометие | 1557 (2.10%) |
| Вводное слово | 239 (0.32%) |
| Частица | 5794 (7.83%) |
| Причастие | 1204 (1.63%) |
| Деепричастие | 218 (0.29%) |
| Служебных слов: | 38776 (52.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.73 |
| . точка | 87.07 |
| - тире | 39.19 |
| ! восклицательный знак | 5.72 |
| ? вопросительный знак | 18.65 |
| ... многоточие | 10.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.71 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.61 |
| " кавычка | 19.52 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 4.18 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Максима Жукова 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.
