Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 509192 |
| Слов в произведении (СВП): | 73312 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.95 |
| СДП диалога, знаков: | 50.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6945 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6775 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 170 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2477.52 | —> 10680-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18149 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55163 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15879 (28.79%) |
| Прилагательное | 5871 (10.64%) |
| Глагол | 14568 (26.41%) |
| Местоимение-существительное | 6828 (12.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3577 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 460 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.18%) |
| Наречие | 4057 (7.35%) |
| Предикатив | 516 (0.94%) |
| Предлог | 6592 (11.95%) |
| Союз | 5752 (10.43%) |
| Междометие | 1337 (2.42%) |
| Вводное слово | 252 (0.46%) |
| Частица | 5146 (9.33%) |
| Причастие | 793 (1.44%) |
| Деепричастие | 129 (0.23%) |
| Служебных слов: | 29620 (53.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.28 |
| . точка | 105.30 |
| - тире | 37.09 |
| ! восклицательный знак | 5.74 |
| ? вопросительный знак | 13.01 |
| ... многоточие | 3.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 1.53 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.97 |
| ; 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».
