Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507936 |
| Слов в произведении (СВП): | 69543 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.1 |
| СДП диалога, знаков: | 46.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9059 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8308 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 751 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1175.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2765.28 | —> 6983-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15527 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54016 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18487 (34.23%) |
| Прилагательное | 4939 (9.14%) |
| Глагол | 12811 (23.72%) |
| Местоимение-существительное | 5498 (10.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3277 (6.07%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 719 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.29%) |
| Наречие | 2847 (5.27%) |
| Предикатив | 600 (1.11%) |
| Предлог | 7186 (13.30%) |
| Союз | 4919 (9.11%) |
| Междометие | 881 (1.63%) |
| Вводное слово | 140 (0.26%) |
| Частица | 3894 (7.21%) |
| Причастие | 906 (1.68%) |
| Деепричастие | 130 (0.24%) |
| Служебных слов: | 25930 (48.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.49 |
| . точка | 84.78 |
| - тире | 42.56 |
| ! восклицательный знак | 21.94 |
| ? вопросительный знак | 16.36 |
| ... многоточие | 9.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.58 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 2.93 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 1.31 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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 Виктора Баженова и Олега Шелонина 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.
