Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637319 |
| Слов в произведении (СВП): | 97716 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.53 |
| СДП диалога, знаков: | 42.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8750 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8481 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 269 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2626.15 | —> 9046-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24296 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73420 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20348 (27.71%) |
| Прилагательное | 8377 (11.41%) |
| Глагол | 19739 (26.88%) |
| Местоимение-существительное | 7193 (9.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3663 (4.99%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.18%) |
| Наречие | 5263 (7.17%) |
| Предикатив | 616 (0.84%) |
| Предлог | 9042 (12.32%) |
| Союз | 9618 (13.10%) |
| Междометие | 1348 (1.84%) |
| Вводное слово | 354 (0.48%) |
| Частица | 7044 (9.59%) |
| Причастие | 1550 (2.11%) |
| Деепричастие | 209 (0.28%) |
| Служебных слов: | 38480 (52.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.99 |
| . точка | 86.90 |
| - тире | 15.91 |
| ! восклицательный знак | 7.09 |
| ? вопросительный знак | 10.75 |
| ... многоточие | 7.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 0.72 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.94 |
| ; 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 Ольги Канделы 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.
