Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420331 |
| Слов в произведении (СВП): | 67862 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 36.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 38.21 |
| СДП диалога, знаков: | 33.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5231 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5025 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 206 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 908.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1928.89 | —> 11970-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18385 (27.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49477 (72.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11511 (23.27%) |
| Прилагательное | 4051 (8.19%) |
| Глагол | 15354 (31.03%) |
| Местоимение-существительное | 9548 (19.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2715 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 580 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 70 (0.14%) |
| Наречие | 3746 (7.57%) |
| Предикатив | 767 (1.55%) |
| Предлог | 4949 (10.00%) |
| Союз | 5409 (10.93%) |
| Междометие | 1361 (2.75%) |
| Вводное слово | 168 (0.34%) |
| Частица | 5278 (10.67%) |
| Причастие | 275 (0.56%) |
| Деепричастие | 137 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29579 (59.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.60 |
| . точка | 128.32 |
| - тире | 26.29 |
| ! восклицательный знак | 10.79 |
| ? вопросительный знак | 20.66 |
| ... многоточие | 13.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 2.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.62 |
| ; 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 Екатерины Бакулиной 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.
