Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 651376 |
| Слов в произведении (СВП): | 94970 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.4 |
| СДП диалога, знаков: | 48.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10875 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9896 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 979 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2990.70 | —> 3709-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20309 (21.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74661 (78.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26827 (35.93%) |
| Прилагательное | 8832 (11.83%) |
| Глагол | 16281 (21.81%) |
| Местоимение-существительное | 4430 (5.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3884 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 827 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 139 (0.19%) |
| Наречие | 4228 (5.66%) |
| Предикатив | 559 (0.75%) |
| Предлог | 10051 (13.46%) |
| Союз | 7507 (10.05%) |
| Междометие | 1280 (1.71%) |
| Вводное слово | 173 (0.23%) |
| Частица | 4634 (6.21%) |
| Причастие | 2218 (2.97%) |
| Деепричастие | 323 (0.43%) |
| Служебных слов: | 32295 (43.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.38 |
| . точка | 81.99 |
| - тире | 32.86 |
| ! восклицательный знак | 5.38 |
| ? вопросительный знак | 8.50 |
| ... многоточие | 7.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 2.70 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
