Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Звездный стипль-чез |
| Авторы: Александр Задорожный, Дмитрий Близнецов |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 602929 |
| Слов в произведении (СВП): | 83843 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.52 |
| СДП диалога, знаков: | 60.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9173 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8769 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2681.33 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16575 (19.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67268 (80.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22506 (33.46%) |
| Прилагательное | 7540 (11.21%) |
| Глагол | 13704 (20.37%) |
| Местоимение-существительное | 5572 (8.28%) |
| Местоименное прилагательное | 4353 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 950 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.25%) |
| Наречие | 2780 (4.13%) |
| Предикатив | 504 (0.75%) |
| Предлог | 9478 (14.09%) |
| Союз | 5065 (7.53%) |
| Междометие | 985 (1.46%) |
| Вводное слово | 156 (0.23%) |
| Частица | 3671 (5.46%) |
| Причастие | 1797 (2.67%) |
| Деепричастие | 216 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29503 (43.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.40 |
| . точка | 77.55 |
| - тире | 25.58 |
| ! восклицательный знак | 5.34 |
| ? вопросительный знак | 5.96 |
| ... многоточие | 0.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 11.70 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 2.08 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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 Александра Задорожного и Дмитрия Близнецова 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.
