Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483999 |
| Слов в произведении (СВП): | 71612 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 37.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 44.22 |
| СДП диалога, знаков: | 28.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8811 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 409 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2782.92 | —> 6711-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13712 (19.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57900 (80.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19146 (33.07%) |
| Прилагательное | 4401 (7.60%) |
| Глагол | 15657 (27.04%) |
| Местоимение-существительное | 4777 (8.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2765 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 29 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 771 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.22%) |
| Наречие | 2389 (4.13%) |
| Предикатив | 565 (0.98%) |
| Предлог | 7184 (12.41%) |
| Союз | 4742 (8.19%) |
| Междометие | 1321 (2.28%) |
| Вводное слово | 117 (0.20%) |
| Частица | 3411 (5.89%) |
| Причастие | 781 (1.35%) |
| Деепричастие | 142 (0.25%) |
| Служебных слов: | 24488 (42.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.40 |
| . точка | 143.91 |
| - тире | 41.32 |
| ! восклицательный знак | 12.90 |
| ? вопросительный знак | 15.10 |
| ... многоточие | 4.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 12.37 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 2.58 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
