Длина текста, знаков: | 475295 |
Слов в произведении (СВП): | 67247 |
Приблизительно страниц: | 244 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.54 |
СДП авторского текста, знаков: | 96.13 |
СДП диалога, знаков: | 47.81 |
Доля диалогов в тексте: | 41.98% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.78% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9050 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8606 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 444 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1316.55 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2996.18 | —> 3631-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14926 (22.20% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52321 (77.80% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16238 (31.04%) |
Прилагательное | 6537 (12.49%) |
Глагол | 12413 (23.72%) |
Местоимение-существительное | 5501 (10.51%) |
Местоименное прилагательное | 2372 (4.53%) |
Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 729 (1.39%) |
Числительное (порядковое) | 156 (0.30%) |
Наречие | 3154 (6.03%) |
Предикатив | 520 (0.99%) |
Предлог | 6649 (12.71%) |
Союз | 4961 (9.48%) |
Междометие | 1107 (2.12%) |
Вводное слово | 164 (0.31%) |
Частица | 3888 (7.43%) |
Причастие | 1159 (2.22%) |
Деепричастие | 174 (0.33%) |
Служебных слов: | 24832 (47.46%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.17 |
. точка | 77.34 |
- тире | 25.67 |
! восклицательный знак | 2.50 |
? вопросительный знак | 15.23 |
... многоточие | 5.86 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
!!! тройной воскл. знак | 0.04 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
" кавычка | 10.50 |
() скобки | 1.49 |
: двоеточие | 8.62 |
; точка с запятой | 0.31 |
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.
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.