Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 898850 |
| Слов в произведении (СВП): | 127306 |
| Приблизительно страниц: | 443 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.6 |
| СДП диалога, знаков: | 57.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7882 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7009 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 873 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1042.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2280.97 | —> 11683-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 7192.82 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23948 (18.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 103358 (81.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 35502 (34.35%) |
| Прилагательное | 10462 (10.12%) |
| Глагол | 24837 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 6581 (6.37%) |
| Местоименное прилагательное | 4887 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 624 (0.60%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.11%) |
| Наречие | 4036 (3.90%) |
| Предикатив | 530 (0.51%) |
| Предлог | 11657 (11.28%) |
| Союз | 9984 (9.66%) |
| Междометие | 2118 (2.05%) |
| Вводное слово | 159 (0.15%) |
| Частица | 6770 (6.55%) |
| Причастие | 1861 (1.80%) |
| Деепричастие | 341 (0.33%) |
| Служебных слов: | 42502 (41.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.80 |
| . точка | 77.69 |
| - тире | 45.49 |
| ! восклицательный знак | 7.60 |
| ? вопросительный знак | 7.81 |
| ... многоточие | 2.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 3.02 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 7.23 |
| ; точка с запятой | 1.20 |
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 Екатерины Мекачимы 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.
