Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572056 |
| Слов в произведении (СВП): | 86827 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.33 |
| СДП диалога, знаков: | 47.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8809 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2626.75 | —> 9038-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21193 (24.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65634 (75.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19336 (29.46%) |
| Прилагательное | 6544 (9.97%) |
| Глагол | 16731 (25.49%) |
| Местоимение-существительное | 8144 (12.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3891 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 750 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.28%) |
| Наречие | 4764 (7.26%) |
| Предикатив | 757 (1.15%) |
| Предлог | 8768 (13.36%) |
| Союз | 7207 (10.98%) |
| Междометие | 1442 (2.20%) |
| Вводное слово | 304 (0.46%) |
| Частица | 5555 (8.46%) |
| Причастие | 990 (1.51%) |
| Деепричастие | 195 (0.30%) |
| Служебных слов: | 35518 (54.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.75 |
| . точка | 77.80 |
| - тире | 26.27 |
| ! восклицательный знак | 7.99 |
| ? вопросительный знак | 14.91 |
| ... многоточие | 5.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.13 |
| " кавычка | 1.70 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 10.32 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
