Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 622888 |
| Слов в произведении (СВП): | 93086 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.48 |
| СДП диалога, знаков: | 37.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9557 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8647 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 910 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2710.67 | —> 7863-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22663 (24.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70423 (75.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21456 (30.47%) |
| Прилагательное | 7296 (10.36%) |
| Глагол | 17357 (24.65%) |
| Местоимение-существительное | 8013 (11.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3962 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 789 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.17%) |
| Наречие | 4438 (6.30%) |
| Предикатив | 735 (1.04%) |
| Предлог | 8220 (11.67%) |
| Союз | 7766 (11.03%) |
| Междометие | 1693 (2.40%) |
| Вводное слово | 310 (0.44%) |
| Частица | 6391 (9.08%) |
| Причастие | 1407 (2.00%) |
| Деепричастие | 252 (0.36%) |
| Служебных слов: | 36621 (52.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.24 |
| . точка | 84.80 |
| - тире | 31.28 |
| ! восклицательный знак | 24.96 |
| ? вопросительный знак | 17.93 |
| ... многоточие | 18.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 5.35 |
| () скобки | 1.62 |
| : двоеточие | 4.37 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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 Николаичевой 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.
