Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 392148 |
| Слов в произведении (СВП): | 58997 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.03 |
| СДП диалога, знаков: | 41.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9823 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9215 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3133.17 | —> 2135-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13816 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45181 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14713 (32.56%) |
| Прилагательное | 5392 (11.93%) |
| Глагол | 10711 (23.71%) |
| Местоимение-существительное | 4632 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2719 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 487 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.22%) |
| Наречие | 2686 (5.94%) |
| Предикатив | 381 (0.84%) |
| Предлог | 5334 (11.81%) |
| Союз | 5080 (11.24%) |
| Междометие | 1086 (2.40%) |
| Вводное слово | 174 (0.39%) |
| Частица | 3790 (8.39%) |
| Причастие | 730 (1.62%) |
| Деепричастие | 107 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22926 (50.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.30 |
| . точка | 59.51 |
| - тире | 21.51 |
| ! восклицательный знак | 12.10 |
| ? вопросительный знак | 11.66 |
| ... многоточие | 8.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 7.76 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 3.12 |
| ; точка с запятой | 0.49 |
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.
