Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469668 |
| Слов в произведении (СВП): | 68624 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.22 |
| СДП диалога, знаков: | 38.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11054 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9996 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1058 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1349.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3242.21 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15899 (23.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52725 (76.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17552 (33.29%) |
| Прилагательное | 6550 (12.42%) |
| Глагол | 11659 (22.11%) |
| Местоимение-существительное | 2971 (5.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2541 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 768 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 184 (0.35%) |
| Наречие | 2717 (5.15%) |
| Предикатив | 586 (1.11%) |
| Предлог | 6638 (12.59%) |
| Союз | 6590 (12.50%) |
| Междометие | 1067 (2.02%) |
| Вводное слово | 189 (0.36%) |
| Частица | 5319 (10.09%) |
| Причастие | 1160 (2.20%) |
| Деепричастие | 186 (0.35%) |
| Служебных слов: | 25516 (48.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.26 |
| . точка | 105.02 |
| - тире | 23.08 |
| ! восклицательный знак | 10.51 |
| ? вопросительный знак | 10.84 |
| ... многоточие | 9.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 14.81 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; 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 Виктора Гвора и Михаила Рагимова 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.
