Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636030 |
| Слов в произведении (СВП): | 90870 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.39 |
| СДП диалога, знаков: | 41.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9276 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8586 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 690 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1097.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2493.46 | —> 10536-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23160 (25.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67710 (74.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19232 (28.40%) |
| Прилагательное | 6793 (10.03%) |
| Глагол | 17359 (25.64%) |
| Местоимение-существительное | 8748 (12.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3914 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1007 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 612 (0.90%) |
| Наречие | 4764 (7.04%) |
| Предикатив | 1022 (1.51%) |
| Предлог | 8009 (11.83%) |
| Союз | 7004 (10.34%) |
| Междометие | 1488 (2.20%) |
| Вводное слово | 315 (0.47%) |
| Частица | 6533 (9.65%) |
| Причастие | 1068 (1.58%) |
| Деепричастие | 196 (0.29%) |
| Служебных слов: | 36221 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.34 |
| . точка | 101.99 |
| - тире | 68.27 |
| ! восклицательный знак | 6.75 |
| ? вопросительный знак | 18.82 |
| ... многоточие | 22.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.51 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.19 |
| " кавычка | 7.73 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 1.52 |
| ; точка с запятой | 0.61 |
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 Екатерины Белецкой и Анжелы Чениной пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
