Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 626229 |
| Слов в произведении (СВП): | 86766 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.59 |
| СДП диалога, знаков: | 43.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9716 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 558 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3037.52 | —> 3122-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17111 (19.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69655 (80.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22941 (32.94%) |
| Прилагательное | 9179 (13.18%) |
| Глагол | 15804 (22.69%) |
| Местоимение-существительное | 6353 (9.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3633 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.25%) |
| Наречие | 3427 (4.92%) |
| Предикатив | 595 (0.85%) |
| Предлог | 8553 (12.28%) |
| Союз | 5436 (7.80%) |
| Междометие | 1061 (1.52%) |
| Вводное слово | 167 (0.24%) |
| Частица | 4051 (5.82%) |
| Причастие | 2046 (2.94%) |
| Деепричастие | 229 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29491 (42.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.75 |
| . точка | 105.48 |
| - тире | 27.85 |
| ! восклицательный знак | 0.98 |
| ? вопросительный знак | 9.77 |
| ... многоточие | 4.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 4.31 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.
