Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 670965 |
| Слов в произведении (СВП): | 97712 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.76 |
| СДП диалога, знаков: | 40.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9303 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8773 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 530 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1096.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2458.30 | —> 10838-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24294 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73418 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19787 (26.95%) |
| Прилагательное | 7340 (10.00%) |
| Глагол | 18858 (25.69%) |
| Местоимение-существительное | 9394 (12.80%) |
| Местоименное прилагательное | 4151 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1064 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 567 (0.77%) |
| Наречие | 5197 (7.08%) |
| Предикатив | 1053 (1.43%) |
| Предлог | 8655 (11.79%) |
| Союз | 7933 (10.81%) |
| Междометие | 1501 (2.04%) |
| Вводное слово | 416 (0.57%) |
| Частица | 6953 (9.47%) |
| Причастие | 1032 (1.41%) |
| Деепричастие | 272 (0.37%) |
| Служебных слов: | 39294 (53.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.56 |
| . точка | 108.28 |
| - тире | 58.04 |
| ! восклицательный знак | 6.13 |
| ? вопросительный знак | 17.62 |
| ... многоточие | 8.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.25 |
| " кавычка | 10.74 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 1.98 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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.
