Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480128 |
| Слов в произведении (СВП): | 71264 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.38 |
| СДП диалога, знаков: | 45.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10257 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9529 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 728 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3006.86 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15773 (22.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55491 (77.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18513 (33.36%) |
| Прилагательное | 5337 (9.62%) |
| Глагол | 13699 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 4713 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2449 (4.41%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 866 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.34%) |
| Наречие | 3333 (6.01%) |
| Предикатив | 488 (0.88%) |
| Предлог | 7302 (13.16%) |
| Союз | 6283 (11.32%) |
| Междометие | 988 (1.78%) |
| Вводное слово | 181 (0.33%) |
| Частица | 4643 (8.37%) |
| Причастие | 932 (1.68%) |
| Деепричастие | 162 (0.29%) |
| Служебных слов: | 26734 (48.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.37 |
| . точка | 80.43 |
| - тире | 29.05 |
| ! восклицательный знак | 5.61 |
| ? вопросительный знак | 11.20 |
| ... многоточие | 5.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 13.44 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; 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 Сергея Каташа и Дмитрия Байкалова 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.
