Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571561 |
| Слов в произведении (СВП): | 82614 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.81 |
| СДП диалога, знаков: | 53.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8482 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7724 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 758 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2616.63 | —> 9160-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20297 (24.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62317 (75.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19156 (30.74%) |
| Прилагательное | 8746 (14.03%) |
| Глагол | 13277 (21.31%) |
| Местоимение-существительное | 5086 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 4222 (6.78%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 891 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.19%) |
| Наречие | 4201 (6.74%) |
| Предикатив | 681 (1.09%) |
| Предлог | 7429 (11.92%) |
| Союз | 7088 (11.37%) |
| Междометие | 1406 (2.26%) |
| Вводное слово | 235 (0.38%) |
| Частица | 5120 (8.22%) |
| Причастие | 1711 (2.75%) |
| Деепричастие | 242 (0.39%) |
| Служебных слов: | 30838 (49.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.10 |
| . точка | 67.89 |
| - тире | 18.53 |
| ! восклицательный знак | 4.44 |
| ? вопросительный знак | 7.19 |
| ... многоточие | 5.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 11.95 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 5.20 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
