Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584749 |
| Слов в произведении (СВП): | 85586 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.85 |
| СДП диалога, знаков: | 37.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8712 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8035 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 677 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1054.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2398.72 | —> 11233-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22015 (25.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63571 (74.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17556 (27.62%) |
| Прилагательное | 6348 (9.99%) |
| Глагол | 15870 (24.96%) |
| Местоимение-существительное | 7212 (11.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3818 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1345 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 335 (0.53%) |
| Наречие | 4929 (7.75%) |
| Предикатив | 894 (1.41%) |
| Предлог | 7365 (11.59%) |
| Союз | 7602 (11.96%) |
| Междометие | 1443 (2.27%) |
| Вводное слово | 392 (0.62%) |
| Частица | 6408 (10.08%) |
| Причастие | 843 (1.33%) |
| Деепричастие | 182 (0.29%) |
| Служебных слов: | 34436 (54.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.16 |
| . точка | 103.58 |
| - тире | 52.88 |
| ! восклицательный знак | 3.25 |
| ? вопросительный знак | 16.18 |
| ... многоточие | 16.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.88 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 15.52 |
| () скобки | 1.05 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; точка с запятой | 0.60 |
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.
