Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408661 |
| Слов в произведении (СВП): | 58131 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.13 |
| СДП диалога, знаков: | 45.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9557 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8794 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 763 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1300.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3129.91 | —> 2162-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13651 (23.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44480 (76.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14247 (32.03%) |
| Прилагательное | 4874 (10.96%) |
| Глагол | 10857 (24.41%) |
| Местоимение-существительное | 3664 (8.24%) |
| Местоименное прилагательное | 1972 (4.43%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 579 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.21%) |
| Наречие | 2989 (6.72%) |
| Предикатив | 442 (0.99%) |
| Предлог | 5559 (12.50%) |
| Союз | 5181 (11.65%) |
| Междометие | 803 (1.81%) |
| Вводное слово | 209 (0.47%) |
| Частица | 3870 (8.70%) |
| Причастие | 778 (1.75%) |
| Деепричастие | 214 (0.48%) |
| Служебных слов: | 21482 (48.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.53 |
| . точка | 88.54 |
| - тире | 34.23 |
| ! восклицательный знак | 6.11 |
| ? вопросительный знак | 11.63 |
| ... многоточие | 16.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.75 |
| " кавычка | 12.04 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 3.87 |
| ; точка с запятой | 0.60 |
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 Татьяны Глущенко 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.
