Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 475171 |
Слов в произведении (СВП): | 67224 |
Приблизительно страниц: | 244 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.56 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.35 |
СДП диалога, знаков: | 47.04 |
Доля диалогов в тексте: | 41.63% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.85% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8951 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8568 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 383 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1308.54 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2972.85 | —> 3414-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14169 (21.08% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53055 (78.92% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 14487 (27.31%) |
Прилагательное | 5380 (10.14%) |
Глагол | 11411 (21.51%) |
Местоимение-существительное | 4545 (8.57%) |
Местоименное прилагательное | 1864 (3.51%) |
Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 322 (0.61%) |
Числительное (порядковое) | 93 (0.18%) |
Наречие | 1583 (2.98%) |
Предикатив | 107 (0.20%) |
Предлог | 5866 (11.06%) |
Союз | 2467 (4.65%) |
Междометие | 124 (0.23%) |
Вводное слово | 16 (0.03%) |
Частица | 1730 (3.26%) |
Причастие | 931 (1.75%) |
Деепричастие | 55 (0.10%) |
Служебных слов: | 16628 (31.34%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.39 |
. точка | 77.17 |
- тире | 27.48 |
! восклицательный знак | 2.50 |
? вопросительный знак | 15.23 |
... многоточие | 5.86 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
!!! тройной воскл. знак | 0.04 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
" кавычка | 10.43 |
() скобки | 1.49 |
: двоеточие | 8.60 |
; точка с запятой | 0.31 |
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 Татьяны Дихновой 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.