Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 322793 |
| Слов в произведении (СВП): | 47415 |
| Приблизительно страниц: | 164 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.17 |
| СДП диалога, знаков: | 34.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6814 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 407 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2595.45 | —> 9393-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11021 (23.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36394 (76.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11792 (32.40%) |
| Прилагательное | 3700 (10.17%) |
| Глагол | 9883 (27.16%) |
| Местоимение-существительное | 3941 (10.83%) |
| Местоименное прилагательное | 1965 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 434 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.31%) |
| Наречие | 2199 (6.04%) |
| Предикатив | 346 (0.95%) |
| Предлог | 4180 (11.49%) |
| Союз | 3983 (10.94%) |
| Междометие | 831 (2.28%) |
| Вводное слово | 122 (0.34%) |
| Частица | 2835 (7.79%) |
| Причастие | 391 (1.07%) |
| Деепричастие | 64 (0.18%) |
| Служебных слов: | 17930 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.48 |
| . точка | 83.50 |
| - тире | 39.69 |
| ! восклицательный знак | 26.70 |
| ? вопросительный знак | 14.59 |
| ... многоточие | 11.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 16.87 |
| () скобки | 0.84 |
| : двоеточие | 7.63 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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 Евгении Пастернак 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.
