Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474156 |
| Слов в произведении (СВП): | 64132 |
| Приблизительно страниц: | 224 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.59 |
| СДП диалога, знаков: | 57.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8554 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8015 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 539 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2921.77 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13483 (21.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50649 (78.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15680 (30.96%) |
| Прилагательное | 5666 (11.19%) |
| Глагол | 12607 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 4206 (8.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2885 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 502 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.20%) |
| Наречие | 2443 (4.82%) |
| Предикатив | 453 (0.89%) |
| Предлог | 5992 (11.83%) |
| Союз | 5047 (9.96%) |
| Междометие | 1261 (2.49%) |
| Вводное слово | 100 (0.20%) |
| Частица | 3866 (7.63%) |
| Причастие | 989 (1.95%) |
| Деепричастие | 174 (0.34%) |
| Служебных слов: | 23536 (46.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.57 |
| . точка | 81.68 |
| - тире | 41.55 |
| ! восклицательный знак | 6.39 |
| ? вопросительный знак | 10.98 |
| ... многоточие | 3.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 4.57 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 4.26 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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 Александра Гурова 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.
