Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478150 |
| Слов в произведении (СВП): | 70121 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.93 |
| СДП диалога, знаков: | 40.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10680 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9819 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3171.53 | —> 1801-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15265 (21.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54856 (78.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17043 (31.07%) |
| Прилагательное | 6172 (11.25%) |
| Глагол | 13174 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 5068 (9.24%) |
| Местоименное прилагательное | 3123 (5.69%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 668 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.24%) |
| Наречие | 3109 (5.67%) |
| Предикатив | 529 (0.96%) |
| Предлог | 6483 (11.82%) |
| Союз | 5267 (9.60%) |
| Междометие | 1169 (2.13%) |
| Вводное слово | 180 (0.33%) |
| Частица | 4024 (7.34%) |
| Причастие | 1171 (2.13%) |
| Деепричастие | 183 (0.33%) |
| Служебных слов: | 25502 (46.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.43 |
| . точка | 85.58 |
| - тире | 22.83 |
| ! восклицательный знак | 19.52 |
| ? вопросительный знак | 13.80 |
| ... многоточие | 7.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.39 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.27 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 3.67 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
