Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 709042 |
| Слов в произведении (СВП): | 105873 |
| Приблизительно страниц: | 361 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94 |
| СДП диалога, знаков: | 45.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10660 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9968 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 692 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2746.32 | —> 7304-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10298.50 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24121 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 81752 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24403 (29.85%) |
| Прилагательное | 8323 (10.18%) |
| Глагол | 20222 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 10346 (12.66%) |
| Местоименное прилагательное | 4780 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1262 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.20%) |
| Наречие | 4590 (5.61%) |
| Предикатив | 857 (1.05%) |
| Предлог | 10538 (12.89%) |
| Союз | 7980 (9.76%) |
| Междометие | 1564 (1.91%) |
| Вводное слово | 186 (0.23%) |
| Частица | 6303 (7.71%) |
| Причастие | 1669 (2.04%) |
| Деепричастие | 271 (0.33%) |
| Служебных слов: | 41985 (51.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.88 |
| . точка | 87.68 |
| - тире | 22.28 |
| ! восклицательный знак | 5.28 |
| ? вопросительный знак | 9.55 |
| ... многоточие | 1.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 1.96 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 4.52 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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 Елены Бычковой 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.
