Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529493 |
| Слов в произведении (СВП): | 73127 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.78 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.21 |
| СДП диалога, знаков: | 73.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10435 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9578 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 857 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1395.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3250.59 | —> 1276-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15346 (20.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57781 (79.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19586 (33.90%) |
| Прилагательное | 8390 (14.52%) |
| Глагол | 12823 (22.19%) |
| Местоимение-существительное | 3234 (5.60%) |
| Местоименное прилагательное | 2881 (4.99%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 930 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.36%) |
| Наречие | 3018 (5.22%) |
| Предикатив | 374 (0.65%) |
| Предлог | 6876 (11.90%) |
| Союз | 4930 (8.53%) |
| Междометие | 1062 (1.84%) |
| Вводное слово | 184 (0.32%) |
| Частица | 4105 (7.10%) |
| Причастие | 1485 (2.57%) |
| Деепричастие | 137 (0.24%) |
| Служебных слов: | 23413 (40.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.31 |
| . точка | 74.51 |
| - тире | 18.98 |
| ! восклицательный знак | 2.06 |
| ? вопросительный знак | 4.59 |
| ... многоточие | 1.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 9.44 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 5.24 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
