Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636667 |
| Слов в произведении (СВП): | 93336 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.43 |
| СДП диалога, знаков: | 39.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13340 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12396 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 944 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1382.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3394.53 | —> 615-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19329 (20.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74007 (79.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24269 (32.79%) |
| Прилагательное | 8451 (11.42%) |
| Глагол | 17927 (24.22%) |
| Местоимение-существительное | 7170 (9.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3080 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 701 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.21%) |
| Наречие | 3902 (5.27%) |
| Предикатив | 715 (0.97%) |
| Предлог | 9386 (12.68%) |
| Союз | 6914 (9.34%) |
| Междометие | 1491 (2.01%) |
| Вводное слово | 295 (0.40%) |
| Частица | 4864 (6.57%) |
| Причастие | 1627 (2.20%) |
| Деепричастие | 254 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33464 (45.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.65 |
| . точка | 88.10 |
| - тире | 33.11 |
| ! восклицательный знак | 9.85 |
| ? вопросительный знак | 12.77 |
| ... многоточие | 11.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.40 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.17 |
| " кавычка | 7.15 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 8.68 |
| ; точка с запятой | 3.10 |
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 Артёма Белоглазова 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.
