Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 137992 |
| Слов в произведении (СВП): | 20864 |
| Приблизительно страниц: | 70 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.03 |
| СДП диалога, знаков: | 38.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3320 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3268 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 52 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1015.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2153.65 | —> 11900-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4729 (22.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 16135 (77.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5112 (31.68%) |
| Прилагательное | 1579 (9.79%) |
| Глагол | 4380 (27.15%) |
| Местоимение-существительное | 1752 (10.86%) |
| Местоименное прилагательное | 706 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 191 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 78 (0.48%) |
| Наречие | 1184 (7.34%) |
| Предикатив | 167 (1.04%) |
| Предлог | 2175 (13.48%) |
| Союз | 1672 (10.36%) |
| Междометие | 314 (1.95%) |
| Вводное слово | 58 (0.36%) |
| Частица | 1174 (7.28%) |
| Причастие | 183 (1.13%) |
| Деепричастие | 28 (0.17%) |
| Служебных слов: | 7880 (48.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.42 |
| . точка | 96.00 |
| - тире | 38.58 |
| ! восклицательный знак | 13.66 |
| ? вопросительный знак | 16.54 |
| ... многоточие | 1.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.98 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.49 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Мары Гааг 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.
