Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 634632 |
| Слов в произведении (СВП): | 88940 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.36 |
| СДП диалога, знаков: | 42.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9892 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9423 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2914.45 | —> 4765-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18194 (20.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70746 (79.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21985 (31.08%) |
| Прилагательное | 8857 (12.52%) |
| Глагол | 16921 (23.92%) |
| Местоимение-существительное | 7275 (10.28%) |
| Местоименное прилагательное | 3604 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 975 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.27%) |
| Наречие | 3629 (5.13%) |
| Предикатив | 615 (0.87%) |
| Предлог | 8919 (12.61%) |
| Союз | 5628 (7.96%) |
| Междометие | 1156 (1.63%) |
| Вводное слово | 210 (0.30%) |
| Частица | 4431 (6.26%) |
| Причастие | 2016 (2.85%) |
| Деепричастие | 263 (0.37%) |
| Служебных слов: | 31492 (44.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.58 |
| . точка | 100.56 |
| - тире | 31.07 |
| ! восклицательный знак | 2.29 |
| ? вопросительный знак | 10.50 |
| ... многоточие | 4.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 4.25 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 2.63 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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 три, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Елены Бычковой и Натальи Турчаниновой 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.
