Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 415587 |
| Слов в произведении (СВП): | 59759 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.23 |
| СДП диалога, знаков: | 61.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9353 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9039 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 314 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1379.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3199.85 | —> 1590-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12010 (20.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47749 (79.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17178 (35.98%) |
| Прилагательное | 6189 (12.96%) |
| Глагол | 10784 (22.58%) |
| Местоимение-существительное | 2968 (6.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2507 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 533 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 77 (0.16%) |
| Наречие | 2425 (5.08%) |
| Предикатив | 288 (0.60%) |
| Предлог | 6120 (12.82%) |
| Союз | 4777 (10.00%) |
| Междометие | 791 (1.66%) |
| Вводное слово | 68 (0.14%) |
| Частица | 2653 (5.56%) |
| Причастие | 1379 (2.89%) |
| Деепричастие | 162 (0.34%) |
| Служебных слов: | 20053 (42.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.51 |
| . точка | 66.32 |
| - тире | 23.81 |
| ! восклицательный знак | 6.51 |
| ? вопросительный знак | 2.89 |
| ... многоточие | 5.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 5.24 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.48 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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 Вадима Чекунова 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.
