Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 398967 |
Слов в произведении (СВП): | 58694 |
Приблизительно страниц: | 199 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.03 |
СДП авторского текста, знаков: | 56.58 |
СДП диалога, знаков: | 33.06 |
Доля диалогов в тексте: | 44.44% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.21% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6844 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6658 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 186 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1102.64 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2457.96 | —> 10842-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11954 (20.37% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46740 (79.63% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 14857 (31.79%) |
Прилагательное | 4473 (9.57%) |
Глагол | 12409 (26.55%) |
Местоимение-существительное | 5314 (11.37%) |
Местоименное прилагательное | 2079 (4.45%) |
Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 597 (1.28%) |
Числительное (порядковое) | 59 (0.13%) |
Наречие | 2513 (5.38%) |
Предикатив | 523 (1.12%) |
Предлог | 5482 (11.73%) |
Союз | 4475 (9.57%) |
Междометие | 981 (2.10%) |
Вводное слово | 125 (0.27%) |
Частица | 2859 (6.12%) |
Причастие | 628 (1.34%) |
Деепричастие | 230 (0.49%) |
Служебных слов: | 21546 (46.10%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 100.40 |
. точка | 114.56 |
- тире | 41.13 |
! восклицательный знак | 9.40 |
? вопросительный знак | 18.98 |
... многоточие | 7.58 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
" кавычка | 6.99 |
() скобки | 0.19 |
: двоеточие | 8.77 |
; точка с запятой | 0.02 |
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 Евгении Грановской 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.