Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471984 |
| Слов в произведении (СВП): | 66047 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.62 |
| СДП диалога, знаков: | 70.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11562 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10357 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1205 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1409.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3440.61 | —> 465-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14058 (21.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51989 (78.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18722 (36.01%) |
| Прилагательное | 6283 (12.09%) |
| Глагол | 10064 (19.36%) |
| Местоимение-существительное | 3561 (6.85%) |
| Местоименное прилагательное | 2989 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 828 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 187 (0.36%) |
| Наречие | 2742 (5.27%) |
| Предикатив | 448 (0.86%) |
| Предлог | 6879 (13.23%) |
| Союз | 5166 (9.94%) |
| Междометие | 886 (1.70%) |
| Вводное слово | 157 (0.30%) |
| Частица | 3404 (6.55%) |
| Причастие | 1395 (2.68%) |
| Деепричастие | 155 (0.30%) |
| Служебных слов: | 23199 (44.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.16 |
| . точка | 52.90 |
| - тире | 21.41 |
| ! восклицательный знак | 5.19 |
| ? вопросительный знак | 6.77 |
| ... многоточие | 19.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.91 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.79 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.17 |
| " кавычка | 18.97 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 2.29 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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 Дмитрия Зуркова и Игоря Черепнёва 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.
