Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582982 |
| Слов в произведении (СВП): | 84269 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.48 |
| СДП диалога, знаков: | 41.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8554 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7925 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 629 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1078.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2431.78 | —> 11048-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22028 (26.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62241 (73.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17490 (28.10%) |
| Прилагательное | 6721 (10.80%) |
| Глагол | 15435 (24.80%) |
| Местоимение-существительное | 7222 (11.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3579 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1342 (2.16%) |
| Числительное (порядковое) | 293 (0.47%) |
| Наречие | 4756 (7.64%) |
| Предикатив | 893 (1.43%) |
| Предлог | 7397 (11.88%) |
| Союз | 7502 (12.05%) |
| Междометие | 1355 (2.18%) |
| Вводное слово | 349 (0.56%) |
| Частица | 6245 (10.03%) |
| Причастие | 822 (1.32%) |
| Деепричастие | 184 (0.30%) |
| Служебных слов: | 33856 (54.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.53 |
| . точка | 99.47 |
| - тире | 54.55 |
| ! восклицательный знак | 3.49 |
| ? вопросительный знак | 15.24 |
| ... многоточие | 15.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.51 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 18.51 |
| () скобки | 1.10 |
| : двоеточие | 1.86 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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.
