Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 514584 |
| Слов в произведении (СВП): | 73024 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.46 |
| СДП диалога, знаков: | 41.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10880 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10043 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 837 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1330.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3202.97 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17005 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56019 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17805 (31.78%) |
| Прилагательное | 7779 (13.89%) |
| Глагол | 12115 (21.63%) |
| Местоимение-существительное | 4441 (7.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3645 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 711 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.24%) |
| Наречие | 3562 (6.36%) |
| Предикатив | 519 (0.93%) |
| Предлог | 6459 (11.53%) |
| Союз | 5778 (10.31%) |
| Междометие | 1322 (2.36%) |
| Вводное слово | 186 (0.33%) |
| Частица | 4864 (8.68%) |
| Причастие | 1468 (2.62%) |
| Деепричастие | 268 (0.48%) |
| Служебных слов: | 26969 (48.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.22 |
| . точка | 112.10 |
| - тире | 17.19 |
| ! восклицательный знак | 1.96 |
| ? вопросительный знак | 7.63 |
| ... многоточие | 1.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.71 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 2.53 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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 Эльберда Гаглоева 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.
