Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 907560 |
| Слов в произведении (СВП): | 142746 |
| Приблизительно страниц: | 475 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.17 |
| СДП диалога, знаков: | 37.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12825 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12104 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 721 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2789.84 | —> 6591-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10834.80 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 32038 (22.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 110708 (77.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 38409 (34.69%) |
| Прилагательное | 10415 (9.41%) |
| Глагол | 29917 (27.02%) |
| Местоимение-существительное | 10642 (9.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3946 (3.56%) |
| Местоимение-предикатив | 43 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1857 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 289 (0.26%) |
| Наречие | 6246 (5.64%) |
| Предикатив | 1232 (1.11%) |
| Предлог | 15227 (13.75%) |
| Союз | 10488 (9.47%) |
| Междометие | 1975 (1.78%) |
| Вводное слово | 307 (0.28%) |
| Частица | 8723 (7.88%) |
| Причастие | 1382 (1.25%) |
| Деепричастие | 266 (0.24%) |
| Служебных слов: | 51617 (46.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.97 |
| . точка | 96.65 |
| - тире | 33.21 |
| ! восклицательный знак | 5.02 |
| ? вопросительный знак | 13.78 |
| ... многоточие | 0.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 1.95 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.97 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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 Евгении Беляковой 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.
