Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627550 |
| Слов в произведении (СВП): | 94739 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.49 |
| СДП диалога, знаков: | 39.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9290 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8745 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 545 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2670.33 | —> 8481-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21150 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73589 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21771 (29.58%) |
| Прилагательное | 7424 (10.09%) |
| Глагол | 18222 (24.76%) |
| Местоимение-существительное | 7964 (10.82%) |
| Местоименное прилагательное | 4527 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1122 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.31%) |
| Наречие | 4000 (5.44%) |
| Предикатив | 735 (1.00%) |
| Предлог | 9024 (12.26%) |
| Союз | 7152 (9.72%) |
| Междометие | 1387 (1.88%) |
| Вводное слово | 145 (0.20%) |
| Частица | 5740 (7.80%) |
| Причастие | 1709 (2.32%) |
| Деепричастие | 244 (0.33%) |
| Служебных слов: | 36190 (49.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.86 |
| . точка | 103.96 |
| - тире | 21.99 |
| ! восклицательный знак | 4.39 |
| ? вопросительный знак | 10.51 |
| ... многоточие | 2.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 1.95 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.09 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Елены Бычковой 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.
