Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462418 |
| Слов в произведении (СВП): | 67460 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.98 |
| СДП диалога, знаков: | 46.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8235 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 224 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1246.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2868.58 | —> 5418-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13375 (19.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54085 (80.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17855 (33.01%) |
| Прилагательное | 5731 (10.60%) |
| Глагол | 13646 (25.23%) |
| Местоимение-существительное | 4295 (7.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3479 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 655 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 83 (0.15%) |
| Наречие | 2503 (4.63%) |
| Предикатив | 345 (0.64%) |
| Предлог | 6684 (12.36%) |
| Союз | 4625 (8.55%) |
| Междометие | 1001 (1.85%) |
| Вводное слово | 70 (0.13%) |
| Частица | 3351 (6.20%) |
| Причастие | 1064 (1.97%) |
| Деепричастие | 165 (0.31%) |
| Служебных слов: | 23680 (43.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.15 |
| . точка | 90.05 |
| - тире | 25.60 |
| ! восклицательный знак | 1.76 |
| ? вопросительный знак | 5.03 |
| ... многоточие | 4.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 0.77 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 0.93 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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 Анастасии Титаренко 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.
