Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 423419 |
| Слов в произведении (СВП): | 63142 |
| Приблизительно страниц: | 213 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.75 |
| СДП диалога, знаков: | 41.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6417 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 354 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1103.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2418.21 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13733 (21.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49409 (78.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15806 (31.99%) |
| Прилагательное | 4784 (9.68%) |
| Глагол | 12967 (26.24%) |
| Местоимение-существительное | 6332 (12.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1959 (3.96%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 386 (0.78%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.19%) |
| Наречие | 2421 (4.90%) |
| Предикатив | 428 (0.87%) |
| Предлог | 6174 (12.50%) |
| Союз | 4721 (9.55%) |
| Междометие | 999 (2.02%) |
| Вводное слово | 136 (0.28%) |
| Частица | 3432 (6.95%) |
| Причастие | 1012 (2.05%) |
| Деепричастие | 187 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23943 (48.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.87 |
| . точка | 116.64 |
| - тире | 30.57 |
| ! восклицательный знак | 11.37 |
| ? вопросительный знак | 11.80 |
| ... многоточие | 11.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.79 |
| ; 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».
