Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 417641 |
| Слов в произведении (СВП): | 59840 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.12 |
| СДП диалога, знаков: | 63.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10661 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9619 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1042 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1371.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3350.31 | —> 802-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13424 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46416 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16071 (34.62%) |
| Прилагательное | 5499 (11.85%) |
| Глагол | 10134 (21.83%) |
| Местоимение-существительное | 3337 (7.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2680 (5.77%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 829 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.28%) |
| Наречие | 2506 (5.40%) |
| Предикатив | 424 (0.91%) |
| Предлог | 6214 (13.39%) |
| Союз | 4817 (10.38%) |
| Междометие | 787 (1.70%) |
| Вводное слово | 185 (0.40%) |
| Частица | 3283 (7.07%) |
| Причастие | 1045 (2.25%) |
| Деепричастие | 149 (0.32%) |
| Служебных слов: | 21458 (46.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.65 |
| . точка | 64.66 |
| - тире | 18.97 |
| ! восклицательный знак | 4.68 |
| ? вопросительный знак | 7.42 |
| ... многоточие | 12.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.54 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 14.87 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 5.45 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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 Дмитрия Зуркова и Игоря Черепнёва пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
