Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554315 |
| Слов в произведении (СВП): | 81939 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.47 |
| СДП диалога, знаков: | 49.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9841 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9304 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 537 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2835.16 | —> 5902-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19637 (23.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62302 (76.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18919 (30.37%) |
| Прилагательное | 5752 (9.23%) |
| Глагол | 16061 (25.78%) |
| Местоимение-существительное | 6368 (10.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3517 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 845 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.33%) |
| Наречие | 3818 (6.13%) |
| Предикатив | 561 (0.90%) |
| Предлог | 7591 (12.18%) |
| Союз | 6936 (11.13%) |
| Междометие | 1444 (2.32%) |
| Вводное слово | 217 (0.35%) |
| Частица | 5240 (8.41%) |
| Причастие | 1071 (1.72%) |
| Деепричастие | 302 (0.48%) |
| Служебных слов: | 31619 (50.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.06 |
| . точка | 72.51 |
| - тире | 33.48 |
| ! восклицательный знак | 4.65 |
| ? вопросительный знак | 13.25 |
| ... многоточие | 21.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 11.50 |
| () скобки | 1.29 |
| : двоеточие | 3.82 |
| ; точка с запятой | 1.61 |
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 Евгении Беляковой 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.
