Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 717153 |
| Слов в произведении (СВП): | 99623 |
| Приблизительно страниц: | 350 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.56 |
| СДП диалога, знаков: | 41.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10524 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9746 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 778 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2977.20 | —> 3872-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23556 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76067 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23653 (31.09%) |
| Прилагательное | 8281 (10.89%) |
| Глагол | 20543 (27.01%) |
| Местоимение-существительное | 5392 (7.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3397 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 769 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.16%) |
| Наречие | 5124 (6.74%) |
| Предикатив | 834 (1.10%) |
| Предлог | 8418 (11.07%) |
| Союз | 9152 (12.03%) |
| Междометие | 1710 (2.25%) |
| Вводное слово | 198 (0.26%) |
| Частица | 6790 (8.93%) |
| Причастие | 1327 (1.74%) |
| Деепричастие | 252 (0.33%) |
| Служебных слов: | 35321 (46.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.62 |
| . точка | 100.73 |
| - тире | 37.98 |
| ! восклицательный знак | 14.40 |
| ? вопросительный знак | 14.46 |
| ... многоточие | 8.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 3.03 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 3.84 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Кати Зазовки 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.
