Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 610058 |
Слов в произведении (СВП): | 91884 |
Приблизительно страниц: | 301 |
Средняя длина слова, знаков: | 4.95 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.18 |
СДП авторского текста, знаков: | 41.54 |
СДП диалога, знаков: | 38.51 |
Доля диалогов в тексте: | 42.86% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.46% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9050 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8233 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 817 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.51 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2500.10 | —> 10469-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22230 (24.19% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69654 (75.81% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23086 (33.14%) |
Прилагательное | 6496 (9.33%) |
Глагол | 17230 (24.74%) |
Местоимение-существительное | 7231 (10.38%) |
Местоименное прилагательное | 3195 (4.59%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 1556 (2.23%) |
Числительное (порядковое) | 265 (0.38%) |
Наречие | 4799 (6.89%) |
Предикатив | 594 (0.85%) |
Предлог | 9407 (13.51%) |
Союз | 7467 (10.72%) |
Междометие | 1466 (2.10%) |
Вводное слово | 206 (0.30%) |
Частица | 6242 (8.96%) |
Причастие | 707 (1.02%) |
Деепричастие | 153 (0.22%) |
Служебных слов: | 35385 (50.80%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 113.06 |
. точка | 141.44 |
- тире | 29.07 |
! восклицательный знак | 3.66 |
? вопросительный знак | 15.25 |
... многоточие | 1.88 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
" кавычка | 17.11 |
() скобки | 0.02 |
: двоеточие | 0.78 |
; 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 Андрея Царёва 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.