Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477850 |
| Слов в произведении (СВП): | 69118 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.92 |
| СДП диалога, знаков: | 39.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9985 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9576 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 409 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1299.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3059.72 | —> 2880-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16587 (24.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52531 (76.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15756 (29.99%) |
| Прилагательное | 5964 (11.35%) |
| Глагол | 13749 (26.17%) |
| Местоимение-существительное | 6672 (12.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2743 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 708 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.25%) |
| Наречие | 3291 (6.26%) |
| Предикатив | 626 (1.19%) |
| Предлог | 6506 (12.39%) |
| Союз | 4913 (9.35%) |
| Междометие | 1166 (2.22%) |
| Вводное слово | 176 (0.34%) |
| Частица | 4772 (9.08%) |
| Причастие | 1078 (2.05%) |
| Деепричастие | 156 (0.30%) |
| Служебных слов: | 27126 (51.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.78 |
| . точка | 108.90 |
| - тире | 26.19 |
| ! восклицательный знак | 4.18 |
| ? вопросительный знак | 11.30 |
| ... многоточие | 2.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 7.16 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 6.97 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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 Михаила Бычкова 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.
