Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 857276 |
| Слов в произведении (СВП): | 118796 |
| Приблизительно страниц: | 433 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.66 |
| СДП диалога, знаков: | 47.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10136 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9458 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 678 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1239.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2761.67 | —> 7048-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9312.35 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23977 (20.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 94819 (79.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 29816 (31.45%) |
| Прилагательное | 11662 (12.30%) |
| Глагол | 23116 (24.38%) |
| Местоимение-существительное | 8166 (8.61%) |
| Местоименное прилагательное | 5278 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1233 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.20%) |
| Наречие | 4609 (4.86%) |
| Предикатив | 812 (0.86%) |
| Предлог | 11423 (12.05%) |
| Союз | 7351 (7.75%) |
| Междометие | 1646 (1.74%) |
| Вводное слово | 232 (0.24%) |
| Частица | 6160 (6.50%) |
| Причастие | 2752 (2.90%) |
| Деепричастие | 330 (0.35%) |
| Служебных слов: | 40595 (42.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.85 |
| . точка | 97.69 |
| - тире | 32.18 |
| ! восклицательный знак | 2.13 |
| ? вопросительный знак | 8.91 |
| ... многоточие | 3.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 3.06 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.77 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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 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.
