Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531315 |
| Слов в произведении (СВП): | 78077 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.73 |
| СДП диалога, знаков: | 54.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8237 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 657 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2615.49 | —> 9176-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20461 (26.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57616 (73.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18123 (31.45%) |
| Прилагательное | 5679 (9.86%) |
| Глагол | 13612 (23.63%) |
| Местоимение-существительное | 6223 (10.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3732 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 716 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.25%) |
| Наречие | 3972 (6.89%) |
| Предикатив | 729 (1.27%) |
| Предлог | 6831 (11.86%) |
| Союз | 7551 (13.11%) |
| Междометие | 1287 (2.23%) |
| Вводное слово | 316 (0.55%) |
| Частица | 6035 (10.47%) |
| Причастие | 941 (1.63%) |
| Деепричастие | 202 (0.35%) |
| Служебных слов: | 32189 (55.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.61 |
| . точка | 74.47 |
| - тире | 43.34 |
| ! восклицательный знак | 7.01 |
| ? вопросительный знак | 12.36 |
| ... многоточие | 6.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 6.01 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 5.10 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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 Виталия Бабенко 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.
