| Длина текста, знаков: | 279647 |
| Слов в произведении (СВП): | 36626 |
| Приблизительно страниц: | 143 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.9 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.83 |
| СДП диалога, знаков: | 59.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8110 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7549 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1555.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3690.36 | —> 94-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6634 (18.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29992 (81.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9750 (32.51%) |
| Прилагательное | 4109 (13.70%) |
| Глагол | 6412 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 1722 (5.74%) |
| Местоименное прилагательное | 1269 (4.23%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 336 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.25%) |
| Наречие | 1724 (5.75%) |
| Предикатив | 194 (0.65%) |
| Предлог | 3632 (12.11%) |
| Союз | 2532 (8.44%) |
| Междометие | 399 (1.33%) |
| Вводное слово | 89 (0.30%) |
| Частица | 1698 (5.66%) |
| Причастие | 1203 (4.01%) |
| Деепричастие | 100 (0.33%) |
| Служебных слов: | 11448 (38.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.54 |
| . точка | 66.67 |
| - тире | 32.85 |
| ! восклицательный знак | 7.15 |
| ? вопросительный знак | 11.28 |
| ... многоточие | 6.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 10.95 |
| () скобки | 1.45 |
| : двоеточие | 4.20 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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 Марины Кижиной 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.
