Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636533 |
| Слов в произведении (СВП): | 95115 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.76 |
| СДП диалога, знаков: | 50.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8758 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8144 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 614 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1037.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2331.75 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 28186 (29.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66929 (70.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16587 (24.78%) |
| Прилагательное | 6794 (10.15%) |
| Глагол | 18103 (27.05%) |
| Местоимение-существительное | 9756 (14.58%) |
| Местоименное прилагательное | 4076 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.23%) |
| Наречие | 6182 (9.24%) |
| Предикатив | 912 (1.36%) |
| Предлог | 7299 (10.91%) |
| Союз | 10798 (16.13%) |
| Междометие | 1864 (2.79%) |
| Вводное слово | 623 (0.93%) |
| Частица | 8612 (12.87%) |
| Причастие | 817 (1.22%) |
| Деепричастие | 324 (0.48%) |
| Служебных слов: | 43366 (64.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.24 |
| . точка | 69.10 |
| - тире | 38.62 |
| ! восклицательный знак | 8.47 |
| ? вопросительный знак | 18.98 |
| ... многоточие | 12.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 6.38 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.03 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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 Дарьи Быковой 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.
