Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 481177 |
| Слов в произведении (СВП): | 73030 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.86 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.64 |
| СДП диалога, знаков: | 74.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7307 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7043 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 264 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 985.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2220.41 | —> 11803-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21259 (29.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51771 (70.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15788 (30.50%) |
| Прилагательное | 5765 (11.14%) |
| Глагол | 12665 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 6769 (13.07%) |
| Местоименное прилагательное | 4032 (7.79%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1092 (2.11%) |
| Числительное (порядковое) | 331 (0.64%) |
| Наречие | 3238 (6.25%) |
| Предикатив | 513 (0.99%) |
| Предлог | 6964 (13.45%) |
| Союз | 7041 (13.60%) |
| Междометие | 1601 (3.09%) |
| Вводное слово | 205 (0.40%) |
| Частица | 5549 (10.72%) |
| Причастие | 793 (1.53%) |
| Деепричастие | 177 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32347 (62.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.18 |
| . точка | 73.91 |
| - тире | 25.00 |
| ! восклицательный знак | 0.08 |
| ? вопросительный знак | 5.44 |
| ... многоточие | 0.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 2.11 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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 Гнаденберга 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.
