Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 456471 |
| Слов в произведении (СВП): | 66901 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.69 |
| СДП диалога, знаков: | 60.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8188 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7838 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 350 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2736.24 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15944 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50957 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15840 (31.09%) |
| Прилагательное | 5863 (11.51%) |
| Глагол | 12757 (25.03%) |
| Местоимение-существительное | 5935 (11.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3298 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.29%) |
| Наречие | 2615 (5.13%) |
| Предикатив | 503 (0.99%) |
| Предлог | 5840 (11.46%) |
| Союз | 5837 (11.45%) |
| Междометие | 1219 (2.39%) |
| Вводное слово | 134 (0.26%) |
| Частица | 3914 (7.68%) |
| Причастие | 809 (1.59%) |
| Деепричастие | 107 (0.21%) |
| Служебных слов: | 26289 (51.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.85 |
| . точка | 77.52 |
| - тире | 17.97 |
| ! восклицательный знак | 4.68 |
| ? вопросительный знак | 8.76 |
| ... многоточие | 3.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 3.15 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 1.87 |
| ; 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 Виктории Скляр 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.
