Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500592 |
| Слов в произведении (СВП): | 70039 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.11 |
| СДП диалога, знаков: | 69.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8806 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 675 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2703.81 | —> 7969-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17450 (24.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52589 (75.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16514 (31.40%) |
| Прилагательное | 6472 (12.31%) |
| Глагол | 11770 (22.38%) |
| Местоимение-существительное | 6177 (11.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3880 (7.38%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 629 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.23%) |
| Наречие | 3437 (6.54%) |
| Предикатив | 628 (1.19%) |
| Предлог | 5885 (11.19%) |
| Союз | 5926 (11.27%) |
| Междометие | 1144 (2.18%) |
| Вводное слово | 280 (0.53%) |
| Частица | 4784 (9.10%) |
| Причастие | 841 (1.60%) |
| Деепричастие | 118 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28199 (53.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.23 |
| . точка | 60.39 |
| - тире | 29.17 |
| ! восклицательный знак | 9.07 |
| ? вопросительный знак | 15.42 |
| ... многоточие | 16.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 21.77 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 9.55 |
| ; точка с запятой | 0.74 |
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 Закладного 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.
