Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 80865 |
| Слов в произведении (СВП): | 12406 |
| Приблизительно страниц: | 42 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.57 |
| СДП диалога, знаков: | 42.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 7.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3170 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 104 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2749.60 | —> 7246-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3214 (25.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9192 (74.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2918 (31.75%) |
| Прилагательное | 1085 (11.80%) |
| Глагол | 2179 (23.71%) |
| Местоимение-существительное | 1103 (12.00%) |
| Местоименное прилагательное | 705 (7.67%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 114 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 29 (0.32%) |
| Наречие | 475 (5.17%) |
| Предикатив | 106 (1.15%) |
| Предлог | 1039 (11.30%) |
| Союз | 1363 (14.83%) |
| Междометие | 141 (1.53%) |
| Вводное слово | 46 (0.50%) |
| Частица | 821 (8.93%) |
| Причастие | 129 (1.40%) |
| Деепричастие | 13 (0.14%) |
| Служебных слов: | 5234 (56.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.55 |
| . точка | 69.40 |
| - тире | 34.34 |
| ! восклицательный знак | 8.38 |
| ? вопросительный знак | 14.27 |
| ... многоточие | 12.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.73 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.81 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 4.76 |
| () скобки | 0.89 |
| : двоеточие | 14.91 |
| ; точка с запятой | 3.71 |
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 Михаила Веллера 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.
