Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 392901 |
| Слов в произведении (СВП): | 58969 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.18 |
| СДП диалога, знаков: | 38.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9936 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9375 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3135.35 | —> 2110-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13716 (23.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45253 (76.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14352 (31.71%) |
| Прилагательное | 5761 (12.73%) |
| Глагол | 10894 (24.07%) |
| Местоимение-существительное | 4566 (10.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2615 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 459 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.16%) |
| Наречие | 2631 (5.81%) |
| Предикатив | 409 (0.90%) |
| Предлог | 5002 (11.05%) |
| Союз | 5133 (11.34%) |
| Междометие | 1123 (2.48%) |
| Вводное слово | 167 (0.37%) |
| Частица | 3866 (8.54%) |
| Причастие | 858 (1.90%) |
| Деепричастие | 107 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22588 (49.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.46 |
| . точка | 66.71 |
| - тире | 18.37 |
| ! восклицательный знак | 14.86 |
| ? вопросительный знак | 13.02 |
| ... многоточие | 9.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 8.55 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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 Кочелаевой 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.
