Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 698293 |
| Слов в произведении (СВП): | 102244 |
| Приблизительно страниц: | 375 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.5 |
| СДП диалога, знаков: | 40.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11835 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11168 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 667 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1300.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3058.25 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 11669.60 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21422 (20.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 80822 (79.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 28125 (34.80%) |
| Прилагательное | 9848 (12.18%) |
| Глагол | 17662 (21.85%) |
| Местоимение-существительное | 7493 (9.27%) |
| Местоименное прилагательное | 5677 (7.02%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 966 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 267 (0.33%) |
| Наречие | 4014 (4.97%) |
| Предикатив | 682 (0.84%) |
| Предлог | 10000 (12.37%) |
| Союз | 6179 (7.65%) |
| Междометие | 1314 (1.63%) |
| Вводное слово | 150 (0.19%) |
| Частица | 4943 (6.12%) |
| Причастие | 2452 (3.03%) |
| Деепричастие | 194 (0.24%) |
| Служебных слов: | 35963 (44.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.99 |
| . точка | 98.35 |
| - тире | 7.13 |
| ! восклицательный знак | 1.27 |
| ? вопросительный знак | 6.91 |
| ... многоточие | 2.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 4.62 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.06 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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 Евгения Таранцева 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.
