Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 433655 |
| Слов в произведении (СВП): | 63420 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.52 |
| СДП диалога, знаков: | 41.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10879 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9893 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 986 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1393.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3383.47 | —> 664-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15382 (24.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48038 (75.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15516 (32.30%) |
| Прилагательное | 5993 (12.48%) |
| Глагол | 10437 (21.73%) |
| Местоимение-существительное | 3816 (7.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2901 (6.04%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 747 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.27%) |
| Наречие | 2896 (6.03%) |
| Предикатив | 417 (0.87%) |
| Предлог | 5985 (12.46%) |
| Союз | 5524 (11.50%) |
| Междометие | 967 (2.01%) |
| Вводное слово | 206 (0.43%) |
| Частица | 4189 (8.72%) |
| Причастие | 1271 (2.65%) |
| Деепричастие | 189 (0.39%) |
| Служебных слов: | 23788 (49.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.80 |
| . точка | 78.43 |
| - тире | 27.06 |
| ! восклицательный знак | 10.14 |
| ? вопросительный знак | 9.79 |
| ... многоточие | 7.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.36 |
| " кавычка | 9.33 |
| () скобки | 2.62 |
| : двоеточие | 2.38 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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 Игоря Чёрного 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.
