Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515123 |
| Слов в произведении (СВП): | 72131 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.47 |
| СДП диалога, знаков: | 48.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10196 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9784 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 412 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3115.90 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14502 (20.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57629 (79.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20018 (34.74%) |
| Прилагательное | 6740 (11.70%) |
| Глагол | 13606 (23.61%) |
| Местоимение-существительное | 5362 (9.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3334 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 698 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.17%) |
| Наречие | 2745 (4.76%) |
| Предикатив | 435 (0.75%) |
| Предлог | 6656 (11.55%) |
| Союз | 4954 (8.60%) |
| Междометие | 970 (1.68%) |
| Вводное слово | 120 (0.21%) |
| Частица | 3636 (6.31%) |
| Причастие | 1388 (2.41%) |
| Деепричастие | 191 (0.33%) |
| Служебных слов: | 25232 (43.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.69 |
| . точка | 87.65 |
| - тире | 32.37 |
| ! восклицательный знак | 9.47 |
| ? вопросительный знак | 8.14 |
| ... многоточие | 3.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 4.53 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 5.92 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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 три, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Ольги Багнюк, Михаила Багнюка и Юлии Карасёвой 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.
