Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 575306 |
Слов в произведении (СВП): | 79903 |
Приблизительно страниц: | 283 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.29 |
СДП авторского текста, знаков: | 60.27 |
СДП диалога, знаков: | 35.27 |
Доля диалогов в тексте: | 46.81% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.86% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11229 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10520 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 709 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1377.16 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3257.84 | —> 1234-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17341 (21.70% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62562 (78.30% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20553 (32.85%) |
Прилагательное | 7560 (12.08%) |
Глагол | 15026 (24.02%) |
Местоимение-существительное | 7003 (11.19%) |
Местоименное прилагательное | 3126 (5.00%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 892 (1.43%) |
Числительное (порядковое) | 157 (0.25%) |
Наречие | 3861 (6.17%) |
Предикатив | 742 (1.19%) |
Предлог | 7402 (11.83%) |
Союз | 4996 (7.99%) |
Междометие | 1094 (1.75%) |
Вводное слово | 180 (0.29%) |
Частица | 4710 (7.53%) |
Причастие | 1261 (2.02%) |
Деепричастие | 175 (0.28%) |
Служебных слов: | 28696 (45.87%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 129.54 |
. точка | 111.15 |
- тире | 42.35 |
! восклицательный знак | 10.44 |
? вопросительный знак | 21.35 |
... многоточие | 17.95 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.48 |
" кавычка | 22.30 |
() скобки | 0.05 |
: двоеточие | 3.73 |
; точка с запятой | 0.03 |
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 Елены Гайворонской 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.