Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600511 |
| Слов в произведении (СВП): | 85646 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.83 |
| СДП диалога, знаков: | 49.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10259 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9751 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 508 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2924.83 | —> 4630-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19792 (23.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65854 (76.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21828 (33.15%) |
| Прилагательное | 7949 (12.07%) |
| Глагол | 15645 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 6366 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3723 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 993 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.27%) |
| Наречие | 3989 (6.06%) |
| Предикатив | 734 (1.11%) |
| Предлог | 7507 (11.40%) |
| Союз | 6714 (10.20%) |
| Междометие | 1419 (2.15%) |
| Вводное слово | 270 (0.41%) |
| Частица | 5450 (8.28%) |
| Причастие | 1164 (1.77%) |
| Деепричастие | 171 (0.26%) |
| Служебных слов: | 31637 (48.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.73 |
| . точка | 88.98 |
| - тире | 35.71 |
| ! восклицательный знак | 4.16 |
| ? вопросительный знак | 14.99 |
| ... многоточие | 9.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 8.23 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.57 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
