Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625917 |
| Слов в произведении (СВП): | 85461 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.92 |
| СДП диалога, знаков: | 50.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10452 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9933 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1361.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3116.48 | —> 2292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18468 (21.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66993 (78.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20668 (30.85%) |
| Прилагательное | 8471 (12.64%) |
| Глагол | 16082 (24.01%) |
| Местоимение-существительное | 6640 (9.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2979 (4.45%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 917 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.28%) |
| Наречие | 4172 (6.23%) |
| Предикатив | 625 (0.93%) |
| Предлог | 8648 (12.91%) |
| Союз | 6146 (9.17%) |
| Междометие | 1227 (1.83%) |
| Вводное слово | 192 (0.29%) |
| Частица | 4565 (6.81%) |
| Причастие | 1663 (2.48%) |
| Деепричастие | 233 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30640 (45.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.98 |
| . точка | 70.66 |
| - тире | 32.60 |
| ! восклицательный знак | 2.74 |
| ? вопросительный знак | 15.18 |
| ... многоточие | 5.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.76 |
| () скобки | 1.52 |
| : двоеточие | 6.92 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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 Дихновой 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.
