Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 396950 |
| Слов в произведении (СВП): | 57592 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.79 |
| СДП диалога, знаков: | 33.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6940 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6663 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1106.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.91 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12186 (21.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45406 (78.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14667 (32.30%) |
| Прилагательное | 4426 (9.75%) |
| Глагол | 11833 (26.06%) |
| Местоимение-существительное | 5824 (12.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2279 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 665 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 89 (0.20%) |
| Наречие | 2317 (5.10%) |
| Предикатив | 422 (0.93%) |
| Предлог | 5282 (11.63%) |
| Союз | 4377 (9.64%) |
| Междометие | 952 (2.10%) |
| Вводное слово | 118 (0.26%) |
| Частица | 2764 (6.09%) |
| Причастие | 524 (1.15%) |
| Деепричастие | 137 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21734 (47.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.57 |
| . точка | 112.20 |
| - тире | 43.83 |
| ! восклицательный знак | 11.08 |
| ? вопросительный знак | 23.11 |
| ... многоточие | 8.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 8.86 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 12.07 |
| ; 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 Евгении Грановской 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.
