Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471087 |
| Слов в произведении (СВП): | 66614 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.86 |
| СДП диалога, знаков: | 32.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9856 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9312 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 544 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2981.42 | —> 3819-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14179 (21.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52435 (78.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16895 (32.22%) |
| Прилагательное | 5390 (10.28%) |
| Глагол | 12844 (24.50%) |
| Местоимение-существительное | 5045 (9.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2309 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 605 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.23%) |
| Наречие | 3091 (5.89%) |
| Предикатив | 593 (1.13%) |
| Предлог | 6349 (12.11%) |
| Союз | 5231 (9.98%) |
| Междометие | 862 (1.64%) |
| Вводное слово | 209 (0.40%) |
| Частица | 3921 (7.48%) |
| Причастие | 846 (1.61%) |
| Деепричастие | 205 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24143 (46.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.73 |
| . точка | 118.29 |
| - тире | 49.22 |
| ! восклицательный знак | 9.76 |
| ? вопросительный знак | 24.74 |
| ... многоточие | 7.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 14.47 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 5.10 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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 Николая Гацунаева 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.
