Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 456656 |
| Слов в произведении (СВП): | 67197 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.34 |
| СДП диалога, знаков: | 51.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8348 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7956 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 392 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1232.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2821.17 | —> 6114-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14344 (21.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52853 (78.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16206 (30.66%) |
| Прилагательное | 6820 (12.90%) |
| Глагол | 12366 (23.40%) |
| Местоимение-существительное | 4392 (8.31%) |
| Местоименное прилагательное | 3255 (6.16%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 693 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.22%) |
| Наречие | 2857 (5.41%) |
| Предикатив | 422 (0.80%) |
| Предлог | 5988 (11.33%) |
| Союз | 5429 (10.27%) |
| Междометие | 1021 (1.93%) |
| Вводное слово | 133 (0.25%) |
| Частица | 4168 (7.89%) |
| Причастие | 1143 (2.16%) |
| Деепричастие | 175 (0.33%) |
| Служебных слов: | 24568 (46.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.07 |
| . точка | 82.30 |
| - тире | 23.22 |
| ! восклицательный знак | 3.02 |
| ? вопросительный знак | 7.14 |
| ... многоточие | 4.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 7.08 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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 Смирновой 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.
