Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 426960 |
| Слов в произведении (СВП): | 58500 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.39 |
| СДП диалога, знаков: | 38.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9480 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 986 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1319.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3167.96 | —> 1830-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12079 (20.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46421 (79.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16323 (35.16%) |
| Прилагательное | 4795 (10.33%) |
| Глагол | 10879 (23.44%) |
| Местоимение-существительное | 4016 (8.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2466 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 661 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.26%) |
| Наречие | 2385 (5.14%) |
| Предикатив | 378 (0.81%) |
| Предлог | 5825 (12.55%) |
| Союз | 3766 (8.11%) |
| Междометие | 774 (1.67%) |
| Вводное слово | 125 (0.27%) |
| Частица | 3129 (6.74%) |
| Причастие | 809 (1.74%) |
| Деепричастие | 106 (0.23%) |
| Служебных слов: | 20222 (43.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.67 |
| . точка | 95.90 |
| - тире | 53.37 |
| ! восклицательный знак | 23.25 |
| ? вопросительный знак | 17.16 |
| ... многоточие | 12.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 2.44 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.02 |
| " кавычка | 5.47 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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 Олега Шелонина и Виктора Баженова 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.
