Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 645197 |
| Слов в произведении (СВП): | 96534 |
| Приблизительно страниц: | 334 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 117.33 |
| СДП диалога, знаков: | 57.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10309 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9605 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 704 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2656.04 | —> 8672-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23954 (24.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72580 (75.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22877 (31.52%) |
| Прилагательное | 7988 (11.01%) |
| Глагол | 16409 (22.61%) |
| Местоимение-существительное | 7978 (10.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3935 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1399 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 332 (0.46%) |
| Наречие | 4802 (6.62%) |
| Предикатив | 822 (1.13%) |
| Предлог | 9568 (13.18%) |
| Союз | 8535 (11.76%) |
| Междометие | 1852 (2.55%) |
| Вводное слово | 254 (0.35%) |
| Частица | 6244 (8.60%) |
| Причастие | 1494 (2.06%) |
| Деепричастие | 268 (0.37%) |
| Служебных слов: | 38655 (53.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.11 |
| . точка | 64.65 |
| - тире | 30.86 |
| ! восклицательный знак | 6.17 |
| ? вопросительный знак | 10.32 |
| ... многоточие | 2.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 15.24 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 9.46 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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 Татьяны Буглак 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.
