Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480053 |
| Слов в произведении (СВП): | 71812 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.22 |
| СДП диалога, знаков: | 46.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9731 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9355 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 376 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3087.91 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16075 (22.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55737 (77.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18423 (33.05%) |
| Прилагательное | 6373 (11.43%) |
| Глагол | 13953 (25.03%) |
| Местоимение-существительное | 5652 (10.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2708 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 544 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.18%) |
| Наречие | 2780 (4.99%) |
| Предикатив | 537 (0.96%) |
| Предлог | 7332 (13.15%) |
| Союз | 5305 (9.52%) |
| Междометие | 1289 (2.31%) |
| Вводное слово | 191 (0.34%) |
| Частица | 4018 (7.21%) |
| Причастие | 1198 (2.15%) |
| Деепричастие | 169 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26669 (47.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.75 |
| . точка | 81.70 |
| - тире | 16.63 |
| ! восклицательный знак | 13.03 |
| ? вопросительный знак | 11.53 |
| ... многоточие | 4.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 4.69 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.16 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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 Маргарет Астер 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.
