Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 581066 |
Слов в произведении (СВП): | 84546 |
Приблизительно страниц: | 305 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.22 |
СДП авторского текста, знаков: | 86.89 |
СДП диалога, знаков: | 49.92 |
Доля диалогов в тексте: | 37.09% |
Доля авторского текста в диалогах: | 5.32% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10023 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9483 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 540 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.59 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2876.84 | —> 5307-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19020 (22.50% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65526 (77.50% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22114 (33.75%) |
Прилагательное | 7723 (11.79%) |
Глагол | 16424 (25.06%) |
Местоимение-существительное | 5195 (7.93%) |
Местоименное прилагательное | 2976 (4.54%) |
Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 652 (1.00%) |
Числительное (порядковое) | 140 (0.21%) |
Наречие | 3950 (6.03%) |
Предикатив | 690 (1.05%) |
Предлог | 7634 (11.65%) |
Союз | 7225 (11.03%) |
Междометие | 1371 (2.09%) |
Вводное слово | 220 (0.34%) |
Частица | 5368 (8.19%) |
Причастие | 1445 (2.21%) |
Деепричастие | 179 (0.27%) |
Служебных слов: | 30183 (46.06%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 128.87 |
. точка | 79.39 |
- тире | 23.92 |
! восклицательный знак | 5.87 |
? вопросительный знак | 9.28 |
... многоточие | 5.00 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
" кавычка | 5.23 |
() скобки | 0.20 |
: двоеточие | 3.21 |
; точка с запятой | 0.05 |
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 Марины Голубевой 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.