Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 188406 |
Слов в произведении (СВП): | 27983 |
Приблизительно страниц: | 99 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.51 |
СДП авторского текста, знаков: | 61.56 |
СДП диалога, знаков: | 37.55 |
Доля диалогов в тексте: | 20.37% |
Доля авторского текста в диалогах: | 3.9% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 5999 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5671 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 328 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1244.91 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2975.49 | —> 3893-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6424 (22.96% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 21559 (77.04% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 7294 (33.83%) |
Прилагательное | 2370 (10.99%) |
Глагол | 4814 (22.33%) |
Местоимение-существительное | 1779 (8.25%) |
Местоименное прилагательное | 1123 (5.21%) |
Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 265 (1.23%) |
Числительное (порядковое) | 46 (0.21%) |
Наречие | 1415 (6.56%) |
Предикатив | 197 (0.91%) |
Предлог | 2995 (13.89%) |
Союз | 2071 (9.61%) |
Междометие | 534 (2.48%) |
Вводное слово | 101 (0.47%) |
Частица | 1762 (8.17%) |
Причастие | 479 (2.22%) |
Деепричастие | 96 (0.45%) |
Служебных слов: | 10463 (48.53%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 119.68 |
. точка | 81.34 |
- тире | 18.19 |
! восклицательный знак | 20.12 |
? вопросительный знак | 13.47 |
... многоточие | 5.57 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.89 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
" кавычка | 13.79 |
() скобки | 1.57 |
: двоеточие | 7.58 |
; 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 Леонида Платова 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.