Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 622857 |
| Слов в произведении (СВП): | 93066 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.78 |
| СДП диалога, знаков: | 45.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10122 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9677 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 445 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2891.00 | —> 5096-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20790 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72276 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22249 (30.78%) |
| Прилагательное | 7658 (10.60%) |
| Глагол | 17171 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 8607 (11.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4085 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1011 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.29%) |
| Наречие | 3881 (5.37%) |
| Предикатив | 722 (1.00%) |
| Предлог | 9249 (12.80%) |
| Союз | 7034 (9.73%) |
| Междометие | 1437 (1.99%) |
| Вводное слово | 182 (0.25%) |
| Частица | 5577 (7.72%) |
| Причастие | 1406 (1.95%) |
| Деепричастие | 229 (0.32%) |
| Служебных слов: | 36408 (50.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.92 |
| . точка | 90.38 |
| - тире | 16.93 |
| ! восклицательный знак | 2.44 |
| ? вопросительный знак | 9.14 |
| ... многоточие | 3.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 7.49 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 3.62 |
| ; 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! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Елены Бычковой 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.
