Длина текста, знаков: | 636842 |
Слов в произведении (СВП): | 89271 |
Приблизительно страниц: | 318 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.37 |
СДП авторского текста, знаков: | 68.77 |
СДП диалога, знаков: | 35.57 |
Доля диалогов в тексте: | 39.43% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.04% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12611 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11252 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1359 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1346.00 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3241.41 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17831 (19.97% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71440 (80.03% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 24258 (33.96%) |
Прилагательное | 9347 (13.08%) |
Глагол | 16078 (22.51%) |
Местоимение-существительное | 6093 (8.53%) |
Местоименное прилагательное | 3194 (4.47%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 710 (0.99%) |
Числительное (порядковое) | 110 (0.15%) |
Наречие | 3827 (5.36%) |
Предикатив | 604 (0.85%) |
Предлог | 7779 (10.89%) |
Союз | 6155 (8.62%) |
Междометие | 1115 (1.56%) |
Вводное слово | 160 (0.22%) |
Частица | 4728 (6.62%) |
Причастие | 1828 (2.56%) |
Деепричастие | 274 (0.38%) |
Служебных слов: | 29503 (41.30%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 133.11 |
. точка | 108.16 |
- тире | 44.89 |
! восклицательный знак | 8.43 |
? вопросительный знак | 13.30 |
... многоточие | 19.60 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
" кавычка | 5.89 |
() скобки | 0.26 |
: двоеточие | 2.46 |
; точка с запятой | 4.49 |
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.
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 Любови Колесник и Наталии Петровны Нестеровой 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.