Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528448 |
| Слов в произведении (СВП): | 75311 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.8 |
| СДП диалога, знаков: | 46.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10079 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9368 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 711 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1270.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2996.40 | —> 3629-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16518 (21.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58793 (78.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18792 (31.96%) |
| Прилагательное | 5680 (9.66%) |
| Глагол | 13995 (23.80%) |
| Местоимение-существительное | 5477 (9.32%) |
| Местоименное прилагательное | 3490 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.32%) |
| Наречие | 3157 (5.37%) |
| Предикатив | 475 (0.81%) |
| Предлог | 7906 (13.45%) |
| Союз | 5546 (9.43%) |
| Междометие | 1174 (2.00%) |
| Вводное слово | 215 (0.37%) |
| Частица | 4718 (8.02%) |
| Причастие | 1277 (2.17%) |
| Деепричастие | 273 (0.46%) |
| Служебных слов: | 28803 (48.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.11 |
| . точка | 85.31 |
| - тире | 31.54 |
| ! восклицательный знак | 10.45 |
| ? вопросительный знак | 11.62 |
| ... многоточие | 4.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 11.53 |
| () скобки | 0.92 |
| : двоеточие | 4.43 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Алексея Табалыкина 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.
