Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501079 |
| Слов в произведении (СВП): | 70675 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.75 |
| СДП диалога, знаков: | 45.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7494 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7193 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 301 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1130.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2521.55 | —> 10247-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17194 (24.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53481 (75.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14968 (27.99%) |
| Прилагательное | 6051 (11.31%) |
| Глагол | 14161 (26.48%) |
| Местоимение-существительное | 6881 (12.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3095 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 559 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 83 (0.16%) |
| Наречие | 3560 (6.66%) |
| Предикатив | 513 (0.96%) |
| Предлог | 6258 (11.70%) |
| Союз | 5879 (10.99%) |
| Междометие | 1243 (2.32%) |
| Вводное слово | 127 (0.24%) |
| Частица | 4608 (8.62%) |
| Причастие | 929 (1.74%) |
| Деепричастие | 261 (0.49%) |
| Служебных слов: | 28362 (53.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.82 |
| . точка | 111.00 |
| - тире | 46.17 |
| ! восклицательный знак | 5.33 |
| ? вопросительный знак | 14.43 |
| ... многоточие | 6.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 5.33 |
| () скобки | 1.41 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; 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 Натальи Савицкой 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.
