Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494320 |
| Слов в произведении (СВП): | 77248 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.03 |
| СДП диалога, знаков: | 58.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7482 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7211 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 993.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2223.07 | —> 11801-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22167 (28.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55081 (71.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16778 (30.46%) |
| Прилагательное | 6011 (10.91%) |
| Глагол | 13614 (24.72%) |
| Местоимение-существительное | 6700 (12.16%) |
| Местоименное прилагательное | 4287 (7.78%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 950 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.40%) |
| Наречие | 3618 (6.57%) |
| Предикатив | 622 (1.13%) |
| Предлог | 7500 (13.62%) |
| Союз | 7112 (12.91%) |
| Междометие | 1485 (2.70%) |
| Вводное слово | 244 (0.44%) |
| Частица | 6166 (11.19%) |
| Причастие | 1153 (2.09%) |
| Деепричастие | 243 (0.44%) |
| Служебных слов: | 33748 (61.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.40 |
| . точка | 72.93 |
| - тире | 11.29 |
| ! восклицательный знак | 1.29 |
| ? вопросительный знак | 4.74 |
| ... многоточие | 1.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 2.72 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 3.00 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.
