Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576830 |
| Слов в произведении (СВП): | 81455 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.51 |
| СДП диалога, знаков: | 41.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9425 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 796 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2836.99 | —> 5868-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18827 (23.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62628 (76.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21313 (34.03%) |
| Прилагательное | 6517 (10.41%) |
| Глагол | 15012 (23.97%) |
| Местоимение-существительное | 6478 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3534 (5.64%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.24%) |
| Наречие | 3366 (5.37%) |
| Предикатив | 689 (1.10%) |
| Предлог | 8329 (13.30%) |
| Союз | 6269 (10.01%) |
| Междометие | 1161 (1.85%) |
| Вводное слово | 194 (0.31%) |
| Частица | 5020 (8.02%) |
| Причастие | 857 (1.37%) |
| Деепричастие | 157 (0.25%) |
| Служебных слов: | 31152 (49.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.73 |
| . точка | 89.68 |
| - тире | 40.97 |
| ! восклицательный знак | 20.02 |
| ? вопросительный знак | 20.72 |
| ... многоточие | 7.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.66 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 6.15 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 2.76 |
| ; 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 Олега Шелонина и Виктора Баженова пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
