Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 437153 |
| Слов в произведении (СВП): | 60151 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.49 |
| СДП диалога, знаков: | 37.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8398 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7896 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 502 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1240.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2892.98 | —> 5068-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13300 (22.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46851 (77.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14976 (31.97%) |
| Прилагательное | 4620 (9.86%) |
| Глагол | 11330 (24.18%) |
| Местоимение-существительное | 4926 (10.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2620 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 486 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.49%) |
| Наречие | 2577 (5.50%) |
| Предикатив | 496 (1.06%) |
| Предлог | 5946 (12.69%) |
| Союз | 4216 (9.00%) |
| Междометие | 888 (1.90%) |
| Вводное слово | 145 (0.31%) |
| Частица | 3331 (7.11%) |
| Причастие | 852 (1.82%) |
| Деепричастие | 107 (0.23%) |
| Служебных слов: | 22193 (47.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.09 |
| . точка | 100.85 |
| - тире | 43.39 |
| ! восклицательный знак | 20.25 |
| ? вопросительный знак | 19.65 |
| ... многоточие | 11.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 3.16 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.
