Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 648733 |
| Слов в произведении (СВП): | 94059 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.67 |
| СДП диалога, знаков: | 52.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9153 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8373 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 780 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2732.40 | —> 7528-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19079 (20.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74980 (79.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24627 (32.84%) |
| Прилагательное | 8232 (10.98%) |
| Глагол | 17505 (23.35%) |
| Местоимение-существительное | 5347 (7.13%) |
| Местоименное прилагательное | 3669 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1139 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.24%) |
| Наречие | 4584 (6.11%) |
| Предикатив | 572 (0.76%) |
| Предлог | 10214 (13.62%) |
| Союз | 6345 (8.46%) |
| Междометие | 1171 (1.56%) |
| Вводное слово | 159 (0.21%) |
| Частица | 4252 (5.67%) |
| Причастие | 1981 (2.64%) |
| Деепричастие | 350 (0.47%) |
| Служебных слов: | 31518 (42.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.85 |
| . точка | 64.74 |
| - тире | 27.31 |
| ! восклицательный знак | 4.61 |
| ? вопросительный знак | 8.83 |
| ... многоточие | 10.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 2.39 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 6.90 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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 Льва Жакова 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.
