Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627001 |
| Слов в произведении (СВП): | 84916 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.73 |
| СДП диалога, знаков: | 37.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9461 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8943 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 518 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1351.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3034.79 | —> 3149-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17803 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67113 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22331 (33.27%) |
| Прилагательное | 8197 (12.21%) |
| Глагол | 16813 (25.05%) |
| Местоимение-существительное | 5363 (7.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2782 (4.15%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.24%) |
| Наречие | 3825 (5.70%) |
| Предикатив | 838 (1.25%) |
| Предлог | 7635 (11.38%) |
| Союз | 5597 (8.34%) |
| Междометие | 1174 (1.75%) |
| Вводное слово | 183 (0.27%) |
| Частица | 5158 (7.69%) |
| Причастие | 1263 (1.88%) |
| Деепричастие | 145 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28060 (41.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.85 |
| . точка | 101.44 |
| - тире | 54.08 |
| ! восклицательный знак | 9.94 |
| ? вопросительный знак | 13.52 |
| ... многоточие | 20.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.69 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.54 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 12.57 |
| () скобки | 0.62 |
| : двоеточие | 5.41 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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 Екатерины Стадниковой 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.
