Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457134 |
| Слов в произведении (СВП): | 63265 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.8 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.26 |
| СДП диалога, знаков: | 44.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12392 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11558 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 834 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1450.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3625.38 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12800 (20.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50465 (79.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18685 (37.03%) |
| Прилагательное | 6651 (13.18%) |
| Глагол | 9937 (19.69%) |
| Местоимение-существительное | 3352 (6.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2664 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 495 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.23%) |
| Наречие | 2117 (4.19%) |
| Предикатив | 323 (0.64%) |
| Предлог | 6491 (12.86%) |
| Союз | 4832 (9.57%) |
| Междометие | 800 (1.59%) |
| Вводное слово | 113 (0.22%) |
| Частица | 3183 (6.31%) |
| Причастие | 1476 (2.92%) |
| Деепричастие | 153 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21598 (42.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.38 |
| . точка | 73.09 |
| - тире | 24.14 |
| ! восклицательный знак | 7.18 |
| ? вопросительный знак | 9.88 |
| ... многоточие | 5.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 17.69 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 5.01 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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 Татьяны Ставицкой 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.
