Длина текста, знаков: | 729185 |
Слов в произведении (СВП): | 108576 |
Приблизительно страниц: | 373 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.72 |
СДП авторского текста, знаков: | 81.65 |
СДП диалога, знаков: | 47.58 |
Доля диалогов в тексте: | 28.81% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.31% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11905 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10908 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 997 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1154.97 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2702.46 | —> 7986-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 11307.20 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 27150 (25.01% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 81426 (74.99% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 25415 (31.21%) |
Прилагательное | 10539 (12.94%) |
Глагол | 17611 (21.63%) |
Местоимение-существительное | 7438 (9.13%) |
Местоименное прилагательное | 4596 (5.64%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 955 (1.17%) |
Числительное (порядковое) | 180 (0.22%) |
Наречие | 6018 (7.39%) |
Предикатив | 1021 (1.25%) |
Предлог | 10115 (12.42%) |
Союз | 9959 (12.23%) |
Междометие | 1828 (2.24%) |
Вводное слово | 382 (0.47%) |
Частица | 7966 (9.78%) |
Причастие | 2102 (2.58%) |
Деепричастие | 347 (0.43%) |
Служебных слов: | 42649 (52.38%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 136.82 |
. точка | 66.03 |
- тире | 38.95 |
! восклицательный знак | 5.31 |
? вопросительный знак | 14.54 |
... многоточие | 13.75 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.59 |
?.. вопр. знак с многоточием | 2.65 |
!!! тройной воскл. знак | 0.03 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
" кавычка | 14.70 |
() скобки | 1.71 |
: двоеточие | 12.20 |
; точка с запятой | 0.17 |
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 Артёма Абрамова 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.