Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 651453 |
| Слов в произведении (СВП): | 92108 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.33 |
| СДП диалога, знаков: | 43.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9338 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8877 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1263.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2814.66 | —> 6196-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19776 (21.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72332 (78.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20984 (29.01%) |
| Прилагательное | 9412 (13.01%) |
| Глагол | 18211 (25.18%) |
| Местоимение-существительное | 7798 (10.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3876 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 994 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.20%) |
| Наречие | 4284 (5.92%) |
| Предикатив | 656 (0.91%) |
| Предлог | 9157 (12.66%) |
| Союз | 5872 (8.12%) |
| Междометие | 1263 (1.75%) |
| Вводное слово | 162 (0.22%) |
| Частица | 4636 (6.41%) |
| Причастие | 2083 (2.88%) |
| Деепричастие | 307 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33079 (45.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.84 |
| . точка | 96.17 |
| - тире | 27.61 |
| ! восклицательный знак | 1.54 |
| ? вопросительный знак | 9.77 |
| ... многоточие | 2.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 2.37 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 и Натальи Турчаниновой 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.
