Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 663761 |
| Слов в произведении (СВП): | 97720 |
| Приблизительно страниц: | 335 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.98 |
| СДП диалога, знаков: | 42.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9443 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8979 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 464 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2704.77 | —> 7955-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22877 (23.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74843 (76.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22673 (30.29%) |
| Прилагательное | 8266 (11.04%) |
| Глагол | 19529 (26.09%) |
| Местоимение-существительное | 7935 (10.60%) |
| Местоименное прилагательное | 4482 (5.99%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 761 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.22%) |
| Наречие | 4873 (6.51%) |
| Предикатив | 765 (1.02%) |
| Предлог | 8289 (11.08%) |
| Союз | 7975 (10.66%) |
| Междометие | 1744 (2.33%) |
| Вводное слово | 229 (0.31%) |
| Частица | 6211 (8.30%) |
| Причастие | 1348 (1.80%) |
| Деепричастие | 293 (0.39%) |
| Служебных слов: | 37162 (49.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.33 |
| . точка | 85.19 |
| - тире | 32.76 |
| ! восклицательный знак | 8.43 |
| ? вопросительный знак | 14.16 |
| ... многоточие | 3.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 0.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.53 |
| ; 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».
