Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605044 |
| Слов в произведении (СВП): | 92349 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.9 |
| СДП диалога, знаков: | 33.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10092 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9531 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.69 | —> 6281-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22435 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69914 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23080 (33.01%) |
| Прилагательное | 7977 (11.41%) |
| Глагол | 16125 (23.06%) |
| Местоимение-существительное | 6827 (9.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3822 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1159 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 249 (0.36%) |
| Наречие | 4675 (6.69%) |
| Предикатив | 611 (0.87%) |
| Предлог | 9052 (12.95%) |
| Союз | 7432 (10.63%) |
| Междометие | 1527 (2.18%) |
| Вводное слово | 231 (0.33%) |
| Частица | 5111 (7.31%) |
| Причастие | 1545 (2.21%) |
| Деепричастие | 249 (0.36%) |
| Служебных слов: | 34267 (49.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.73 |
| . точка | 92.36 |
| - тире | 15.73 |
| ! восклицательный знак | 9.41 |
| ? вопросительный знак | 9.97 |
| ... многоточие | 17.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.72 |
| " кавычка | 1.34 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 9.09 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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 Виктории Гетто 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.
