Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563644 |
| Слов в произведении (СВП): | 81544 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.99 |
| СДП диалога, знаков: | 56.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7742 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7481 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2394.62 | —> 11256-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21215 (26.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60329 (73.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19611 (32.51%) |
| Прилагательное | 7614 (12.62%) |
| Глагол | 13876 (23.00%) |
| Местоимение-существительное | 6202 (10.28%) |
| Местоименное прилагательное | 4072 (6.75%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1009 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 329 (0.55%) |
| Наречие | 3975 (6.59%) |
| Предикатив | 679 (1.13%) |
| Предлог | 7880 (13.06%) |
| Союз | 6623 (10.98%) |
| Междометие | 1509 (2.50%) |
| Вводное слово | 280 (0.46%) |
| Частица | 5753 (9.54%) |
| Причастие | 1174 (1.95%) |
| Деепричастие | 245 (0.41%) |
| Служебных слов: | 32568 (53.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.21 |
| . точка | 84.75 |
| - тире | 30.41 |
| ! восклицательный знак | 6.03 |
| ? вопросительный знак | 10.07 |
| ... многоточие | 2.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 5.02 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 0.64 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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 Екатерины Ермачковой 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.
