Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444969 |
| Слов в произведении (СВП): | 64752 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.97 |
| СДП диалога, знаков: | 45.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8213 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7799 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 414 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1142.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2578.44 | —> 9608-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15930 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48822 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16341 (33.47%) |
| Прилагательное | 4915 (10.07%) |
| Глагол | 11836 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 3589 (7.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2758 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 753 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.27%) |
| Наречие | 3462 (7.09%) |
| Предикатив | 592 (1.21%) |
| Предлог | 6718 (13.76%) |
| Союз | 5485 (11.23%) |
| Междометие | 1204 (2.47%) |
| Вводное слово | 218 (0.45%) |
| Частица | 4704 (9.63%) |
| Причастие | 1016 (2.08%) |
| Деепричастие | 242 (0.50%) |
| Служебных слов: | 24927 (51.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.07 |
| . точка | 76.34 |
| - тире | 29.23 |
| ! восклицательный знак | 6.89 |
| ? вопросительный знак | 13.10 |
| ... многоточие | 12.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 6.75 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.68 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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 Андрея Загороднего 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.
