Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449891 |
| Слов в произведении (СВП): | 63012 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.35 |
| СДП диалога, знаков: | 43.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8440 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7985 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 455 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2804.59 | —> 6357-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14075 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48937 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15950 (32.59%) |
| Прилагательное | 4869 (9.95%) |
| Глагол | 11333 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 4831 (9.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3059 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 593 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.19%) |
| Наречие | 2534 (5.18%) |
| Предикатив | 526 (1.07%) |
| Предлог | 6721 (13.73%) |
| Союз | 4506 (9.21%) |
| Междометие | 884 (1.81%) |
| Вводное слово | 136 (0.28%) |
| Частица | 3723 (7.61%) |
| Причастие | 916 (1.87%) |
| Деепричастие | 203 (0.41%) |
| Служебных слов: | 24072 (49.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.11 |
| . точка | 92.32 |
| - тире | 42.26 |
| ! восклицательный знак | 16.28 |
| ? вопросительный знак | 17.57 |
| ... многоточие | 6.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.62 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 7.25 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 2.03 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
