Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 671414 |
| Слов в произведении (СВП): | 104678 |
| Приблизительно страниц: | 348 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.63 |
| СДП диалога, знаков: | 85.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 1.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9581 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9034 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 547 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1065.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2392.60 | —> 11268-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9187.85 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 27470 (26.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77208 (73.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20456 (26.49%) |
| Прилагательное | 7840 (10.15%) |
| Глагол | 20474 (26.52%) |
| Местоимение-существительное | 9680 (12.54%) |
| Местоименное прилагательное | 4362 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 27 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1509 (1.95%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.35%) |
| Наречие | 6023 (7.80%) |
| Предикатив | 1086 (1.41%) |
| Предлог | 8927 (11.56%) |
| Союз | 9142 (11.84%) |
| Междометие | 1727 (2.24%) |
| Вводное слово | 574 (0.74%) |
| Частица | 7661 (9.92%) |
| Причастие | 989 (1.28%) |
| Деепричастие | 192 (0.25%) |
| Служебных слов: | 42292 (54.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.81 |
| . точка | 96.74 |
| - тире | 53.12 |
| ! восклицательный знак | 2.39 |
| ? вопросительный знак | 14.70 |
| ... многоточие | 18.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.72 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.75 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 7.74 |
| () скобки | 1.07 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.89 |
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 Екатерины Белецкой 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.
