Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 623973 |
| Слов в произведении (СВП): | 84406 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.62 |
| СДП диалога, знаков: | 50.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7499 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7356 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 143 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2494.25 | —> 10528-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19173 (22.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65233 (77.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19794 (30.34%) |
| Прилагательное | 7703 (11.81%) |
| Глагол | 17037 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 6241 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3911 (6.00%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 611 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.18%) |
| Наречие | 4771 (7.31%) |
| Предикатив | 676 (1.04%) |
| Предлог | 8085 (12.39%) |
| Союз | 6164 (9.45%) |
| Междометие | 1131 (1.73%) |
| Вводное слово | 227 (0.35%) |
| Частица | 5413 (8.30%) |
| Причастие | 879 (1.35%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 31408 (48.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.05 |
| . точка | 108.70 |
| - тире | 45.91 |
| ! восклицательный знак | 1.49 |
| ? вопросительный знак | 11.55 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 1.14 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.29 |
| ; 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».
