Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 662074 |
| Слов в произведении (СВП): | 94720 |
| Приблизительно страниц: | 343 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.82 |
| СДП диалога, знаков: | 38.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11783 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10584 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1199 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3050.92 | —> 2976-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21584 (22.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73136 (77.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23555 (32.21%) |
| Прилагательное | 8325 (11.38%) |
| Глагол | 17433 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 6224 (8.51%) |
| Местоименное прилагательное | 4519 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1040 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.31%) |
| Наречие | 4182 (5.72%) |
| Предикатив | 712 (0.97%) |
| Предлог | 8868 (12.13%) |
| Союз | 7336 (10.03%) |
| Междометие | 1609 (2.20%) |
| Вводное слово | 249 (0.34%) |
| Частица | 6009 (8.22%) |
| Причастие | 1406 (1.92%) |
| Деепричастие | 230 (0.31%) |
| Служебных слов: | 35063 (47.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.53 |
| . точка | 87.06 |
| - тире | 27.25 |
| ! восклицательный знак | 4.69 |
| ? вопросительный знак | 11.47 |
| ... многоточие | 17.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 16.81 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.90 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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 Татьяны Серебряной 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.
