Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 383309 |
| Слов в произведении (СВП): | 53855 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.77 |
| СДП диалога, знаков: | 48.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7439 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7173 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 266 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.39 | —> 7001-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11188 (20.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42667 (79.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14379 (33.70%) |
| Прилагательное | 5793 (13.58%) |
| Глагол | 9115 (21.36%) |
| Местоимение-существительное | 4028 (9.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2453 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 891 (2.09%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.33%) |
| Наречие | 2360 (5.53%) |
| Предикатив | 404 (0.95%) |
| Предлог | 5612 (13.15%) |
| Союз | 3226 (7.56%) |
| Междометие | 614 (1.44%) |
| Вводное слово | 114 (0.27%) |
| Частица | 2434 (5.70%) |
| Причастие | 999 (2.34%) |
| Деепричастие | 123 (0.29%) |
| Служебных слов: | 18607 (43.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.27 |
| . точка | 84.82 |
| - тире | 20.96 |
| ! восклицательный знак | 7.06 |
| ? вопросительный знак | 9.28 |
| ... многоточие | 3.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 3.73 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.29 |
| ; точка с запятой | 0.41 |
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 Юрия Сафронова и Светланы Сафроновой 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.
