Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 72367 |
Слов в произведении (СВП): | 10113 |
Приблизительно страниц: | 35 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.36 |
СДП авторского текста, знаков: | 92.56 |
СДП диалога, знаков: | 43.9 |
Доля диалогов в тексте: | 39.68% |
Доля авторского текста в диалогах: | 16.81% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 2694 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 2606 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 88 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.96 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2668.67 | —> 8498-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2298 (22.72% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 7815 (77.28% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 2369 (30.31%) |
Прилагательное | 851 (10.89%) |
Глагол | 1781 (22.79%) |
Местоимение-существительное | 781 (9.99%) |
Местоименное прилагательное | 435 (5.57%) |
Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 100 (1.28%) |
Числительное (порядковое) | 12 (0.15%) |
Наречие | 460 (5.89%) |
Предикатив | 86 (1.10%) |
Предлог | 994 (12.72%) |
Союз | 791 (10.12%) |
Междометие | 152 (1.94%) |
Вводное слово | 28 (0.36%) |
Частица | 616 (7.88%) |
Причастие | 135 (1.73%) |
Деепричастие | 27 (0.35%) |
Служебных слов: | 3824 (48.93%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 118.96 |
. точка | 87.12 |
- тире | 37.58 |
! восклицательный знак | 2.67 |
? вопросительный знак | 14.63 |
... многоточие | 5.24 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 16.91 |
() скобки | 0.89 |
: двоеточие | 5.04 |
; точка с запятой | 1.78 |
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 Инны Кублицкой и Сергея Лифанова 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.