Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 414099 |
| Слов в произведении (СВП): | 59391 |
| Приблизительно страниц: | 206 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.84 |
| СДП диалога, знаков: | 33 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6857 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6674 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 183 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2432.67 | —> 11041-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12223 (20.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47168 (79.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15383 (32.61%) |
| Прилагательное | 4515 (9.57%) |
| Глагол | 12448 (26.39%) |
| Местоимение-существительное | 5444 (11.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2023 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 579 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 87 (0.18%) |
| Наречие | 2586 (5.48%) |
| Предикатив | 576 (1.22%) |
| Предлог | 5499 (11.66%) |
| Союз | 4537 (9.62%) |
| Междометие | 967 (2.05%) |
| Вводное слово | 144 (0.31%) |
| Частица | 2859 (6.06%) |
| Причастие | 645 (1.37%) |
| Деепричастие | 129 (0.27%) |
| Служебных слов: | 21602 (45.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.15 |
| . точка | 116.47 |
| - тире | 45.65 |
| ! восклицательный знак | 9.19 |
| ? вопросительный знак | 22.23 |
| ... многоточие | 9.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 6.15 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 13.39 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
