Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 368388 |
| Слов в произведении (СВП): | 54753 |
| Приблизительно страниц: | 181 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.07 |
| СДП диалога, знаков: | 34.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6886 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6466 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 420 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1092.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2476.99 | —> 10686-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13297 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41456 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11757 (28.36%) |
| Прилагательное | 3606 (8.70%) |
| Глагол | 11838 (28.56%) |
| Местоимение-существительное | 5222 (12.60%) |
| Местоименное прилагательное | 1831 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 535 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.29%) |
| Наречие | 2600 (6.27%) |
| Предикатив | 402 (0.97%) |
| Предлог | 4803 (11.59%) |
| Союз | 4525 (10.92%) |
| Междометие | 1062 (2.56%) |
| Вводное слово | 226 (0.55%) |
| Частица | 3556 (8.58%) |
| Причастие | 281 (0.68%) |
| Деепричастие | 99 (0.24%) |
| Служебных слов: | 21331 (51.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.78 |
| . точка | 108.34 |
| - тире | 48.91 |
| ! восклицательный знак | 18.41 |
| ? вопросительный знак | 18.50 |
| ... многоточие | 15.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 16.18 |
| () скобки | 0.62 |
| : двоеточие | 6.76 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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 Евгении Пастернак 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.
