Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448535 |
| Слов в произведении (СВП): | 62273 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.56 |
| СДП диалога, знаков: | 77.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10055 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9217 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 838 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3242.20 | —> 1324-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14113 (22.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48160 (77.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15759 (32.72%) |
| Прилагательное | 5564 (11.55%) |
| Глагол | 9549 (19.83%) |
| Местоимение-существительное | 4093 (8.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3414 (7.09%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 594 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.32%) |
| Наречие | 2656 (5.51%) |
| Предикатив | 404 (0.84%) |
| Предлог | 6731 (13.98%) |
| Союз | 4831 (10.03%) |
| Междометие | 758 (1.57%) |
| Вводное слово | 159 (0.33%) |
| Частица | 3776 (7.84%) |
| Причастие | 1440 (2.99%) |
| Деепричастие | 163 (0.34%) |
| Служебных слов: | 23934 (49.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.33 |
| . точка | 53.89 |
| - тире | 49.81 |
| ! восклицательный знак | 4.05 |
| ? вопросительный знак | 6.34 |
| ... многоточие | 23.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 22.69 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 2.99 |
| ; 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 Юрия Щербатых 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.
