Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546633 |
| Слов в произведении (СВП): | 84890 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.72 |
| СДП диалога, знаков: | 64.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7797 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7229 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 568 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2372.51 | —> 11360-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19228 (22.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65662 (77.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22184 (33.79%) |
| Прилагательное | 7018 (10.69%) |
| Глагол | 14049 (21.40%) |
| Местоимение-существительное | 5046 (7.68%) |
| Местоименное прилагательное | 4481 (6.82%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1117 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 261 (0.40%) |
| Наречие | 3323 (5.06%) |
| Предикатив | 529 (0.81%) |
| Предлог | 7596 (11.57%) |
| Союз | 7253 (11.05%) |
| Междометие | 1644 (2.50%) |
| Вводное слово | 116 (0.18%) |
| Частица | 5519 (8.41%) |
| Причастие | 1122 (1.71%) |
| Деепричастие | 176 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31837 (48.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.13 |
| . точка | 55.19 |
| - тире | 8.45 |
| ! восклицательный знак | 10.18 |
| ? вопросительный знак | 2.72 |
| ... многоточие | 1.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.47 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.10 |
| " кавычка | 3.63 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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 Вадима Калашова 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.
