Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 381043 |
| Слов в произведении (СВП): | 54531 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.48 |
| СДП диалога, знаков: | 47.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10014 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 490 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1412.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3456.59 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10748 (19.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43783 (80.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15752 (35.98%) |
| Прилагательное | 5209 (11.90%) |
| Глагол | 9345 (21.34%) |
| Местоимение-существительное | 3022 (6.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2174 (4.97%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 621 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.42%) |
| Наречие | 2224 (5.08%) |
| Предикатив | 301 (0.69%) |
| Предлог | 6171 (14.09%) |
| Союз | 3859 (8.81%) |
| Междометие | 670 (1.53%) |
| Вводное слово | 105 (0.24%) |
| Частица | 2805 (6.41%) |
| Причастие | 940 (2.15%) |
| Деепричастие | 158 (0.36%) |
| Служебных слов: | 18971 (43.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.27 |
| . точка | 68.86 |
| - тире | 18.98 |
| ! восклицательный знак | 5.74 |
| ? вопросительный знак | 8.36 |
| ... многоточие | 5.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 16.52 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 3.63 |
| ; точка с запятой | 2.71 |
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 Александра Талала 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.
