Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 556020 |
Слов в произведении (СВП): | 78508 |
Приблизительно страниц: | 284 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.3 |
СДП авторского текста, знаков: | 133.76 |
СДП диалога, знаков: | 47.15 |
Доля диалогов в тексте: | 41.21% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.93% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12581 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 12008 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 573 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1381.71 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3423.89 | —> 505-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16987 (21.64% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61521 (78.36% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20238 (32.90%) |
Прилагательное | 7496 (12.18%) |
Глагол | 13184 (21.43%) |
Местоимение-существительное | 4726 (7.68%) |
Местоименное прилагательное | 3208 (5.21%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 709 (1.15%) |
Числительное (порядковое) | 157 (0.26%) |
Наречие | 3614 (5.87%) |
Предикатив | 668 (1.09%) |
Предлог | 7623 (12.39%) |
Союз | 6779 (11.02%) |
Междометие | 1197 (1.95%) |
Вводное слово | 169 (0.27%) |
Частица | 4461 (7.25%) |
Причастие | 1453 (2.36%) |
Деепричастие | 204 (0.33%) |
Служебных слов: | 28375 (46.12%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.51 |
. точка | 56.73 |
- тире | 36.96 |
! восклицательный знак | 10.81 |
? вопросительный знак | 11.74 |
... многоточие | 15.65 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.47 |
!!! тройной воскл. знак | 0.29 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.25 |
" кавычка | 8.74 |
() скобки | 1.27 |
: двоеточие | 5.50 |
; точка с запятой | 3.13 |
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 Антона Фарба 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.