Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 383407 |
| Слов в произведении (СВП): | 57984 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.43 |
| СДП диалога, знаков: | 52.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5684 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5565 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 119 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1044.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2221.75 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12720 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45264 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14398 (31.81%) |
| Прилагательное | 3946 (8.72%) |
| Глагол | 12566 (27.76%) |
| Местоимение-существительное | 4534 (10.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2811 (6.21%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 407 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.53%) |
| Наречие | 2646 (5.85%) |
| Предикатив | 278 (0.61%) |
| Предлог | 5295 (11.70%) |
| Союз | 5030 (11.11%) |
| Междометие | 817 (1.80%) |
| Вводное слово | 88 (0.19%) |
| Частица | 2895 (6.40%) |
| Причастие | 736 (1.63%) |
| Деепричастие | 209 (0.46%) |
| Служебных слов: | 21682 (47.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.88 |
| . точка | 79.16 |
| - тире | 29.85 |
| ! восклицательный знак | 13.16 |
| ? вопросительный знак | 5.98 |
| ... многоточие | 3.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 5.93 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.16 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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 Анны Завгородней 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.
