Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429555 |
| Слов в произведении (СВП): | 62289 |
| Приблизительно страниц: | 220 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.07 |
| СДП диалога, знаков: | 58.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9478 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8596 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 882 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3089.28 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12932 (20.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49357 (79.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18041 (36.55%) |
| Прилагательное | 4760 (9.64%) |
| Глагол | 10016 (20.29%) |
| Местоимение-существительное | 3806 (7.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2397 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 910 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 267 (0.54%) |
| Наречие | 2242 (4.54%) |
| Предикатив | 283 (0.57%) |
| Предлог | 7364 (14.92%) |
| Союз | 5229 (10.59%) |
| Междометие | 883 (1.79%) |
| Вводное слово | 119 (0.24%) |
| Частица | 3144 (6.37%) |
| Причастие | 1055 (2.14%) |
| Деепричастие | 166 (0.34%) |
| Служебных слов: | 23117 (46.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.35 |
| . точка | 90.14 |
| - тире | 24.80 |
| ! восклицательный знак | 9.54 |
| ? вопросительный знак | 7.30 |
| ... многоточие | 0.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 14.03 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 1.44 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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 Полякова 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.
