Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471832 |
| Слов в произведении (СВП): | 68051 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.25 |
| СДП диалога, знаков: | 46.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9552 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8885 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 667 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3026.94 | —> 3269-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16015 (23.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52036 (76.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15553 (29.89%) |
| Прилагательное | 6832 (13.13%) |
| Глагол | 13388 (25.73%) |
| Местоимение-существительное | 4685 (9.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2678 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 576 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.23%) |
| Наречие | 3250 (6.25%) |
| Предикатив | 657 (1.26%) |
| Предлог | 5113 (9.83%) |
| Союз | 6744 (12.96%) |
| Междометие | 1101 (2.12%) |
| Вводное слово | 274 (0.53%) |
| Частица | 4271 (8.21%) |
| Причастие | 896 (1.72%) |
| Деепричастие | 231 (0.44%) |
| Служебных слов: | 25108 (48.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.55 |
| . точка | 116.16 |
| - тире | 20.50 |
| ! восклицательный знак | 2.31 |
| ? вопросительный знак | 11.99 |
| ... многоточие | 20.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 0.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.93 |
| ; 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».
