Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531614 |
| Слов в произведении (СВП): | 75083 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.67 |
| СДП диалога, знаков: | 36.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9413 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8775 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 638 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1290.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2973.90 | —> 3909-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16675 (22.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58408 (77.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20550 (35.18%) |
| Прилагательное | 7252 (12.42%) |
| Глагол | 12974 (22.21%) |
| Местоимение-существительное | 4397 (7.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3205 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1011 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 223 (0.38%) |
| Наречие | 3513 (6.01%) |
| Предикатив | 489 (0.84%) |
| Предлог | 7107 (12.17%) |
| Союз | 5294 (9.06%) |
| Междометие | 1118 (1.91%) |
| Вводное слово | 152 (0.26%) |
| Частица | 3790 (6.49%) |
| Причастие | 1738 (2.98%) |
| Деепричастие | 251 (0.43%) |
| Служебных слов: | 25321 (43.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.73 |
| . точка | 91.49 |
| - тире | 19.42 |
| ! восклицательный знак | 10.18 |
| ? вопросительный знак | 10.16 |
| ... многоточие | 14.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.40 |
| " кавычка | 3.97 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 10.46 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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 Виктории Гетто 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.
