Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534441 |
| Слов в произведении (СВП): | 77129 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.31 |
| СДП диалога, знаков: | 37.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8042 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7677 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 365 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2470.07 | —> 10741-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21267 (27.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55862 (72.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16303 (29.18%) |
| Прилагательное | 5949 (10.65%) |
| Глагол | 14936 (26.74%) |
| Местоимение-существительное | 7356 (13.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3619 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 708 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.20%) |
| Наречие | 4145 (7.42%) |
| Предикатив | 875 (1.57%) |
| Предлог | 5911 (10.58%) |
| Союз | 6982 (12.50%) |
| Междометие | 1642 (2.94%) |
| Вводное слово | 361 (0.65%) |
| Частица | 6150 (11.01%) |
| Причастие | 751 (1.34%) |
| Деепричастие | 192 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32221 (57.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.12 |
| . точка | 112.53 |
| - тире | 30.78 |
| ! восклицательный знак | 7.56 |
| ? вопросительный знак | 19.86 |
| ... многоточие | 6.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.66 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 6.26 |
| ; 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».
