Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515790 |
| Слов в произведении (СВП): | 71761 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.34 |
| СДП диалога, знаков: | 65.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12220 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10691 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1396.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3400.52 | —> 586-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14803 (20.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56958 (79.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20335 (35.70%) |
| Прилагательное | 6881 (12.08%) |
| Глагол | 11296 (19.83%) |
| Местоимение-существительное | 3786 (6.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3109 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 971 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 247 (0.43%) |
| Наречие | 3019 (5.30%) |
| Предикатив | 432 (0.76%) |
| Предлог | 7555 (13.26%) |
| Союз | 5318 (9.34%) |
| Междометие | 919 (1.61%) |
| Вводное слово | 181 (0.32%) |
| Частица | 3468 (6.09%) |
| Причастие | 1453 (2.55%) |
| Деепричастие | 178 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24520 (43.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.17 |
| . точка | 53.94 |
| - тире | 19.13 |
| ! восклицательный знак | 6.79 |
| ? вопросительный знак | 7.09 |
| ... многоточие | 19.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 5.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 19.38 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 2.63 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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.
