Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517568 |
| Слов в произведении (СВП): | 74001 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.77 |
| СДП диалога, знаков: | 47.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7987 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7689 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 298 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2665.19 | —> 8543-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18207 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55794 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15536 (27.85%) |
| Прилагательное | 6168 (11.05%) |
| Глагол | 14273 (25.58%) |
| Местоимение-существительное | 6754 (12.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3426 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.19%) |
| Наречие | 3998 (7.17%) |
| Предикатив | 521 (0.93%) |
| Предлог | 6662 (11.94%) |
| Союз | 6244 (11.19%) |
| Междометие | 1326 (2.38%) |
| Вводное слово | 289 (0.52%) |
| Частица | 5147 (9.23%) |
| Причастие | 714 (1.28%) |
| Деепричастие | 169 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30024 (53.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.98 |
| . точка | 105.86 |
| - тире | 42.76 |
| ! восклицательный знак | 9.18 |
| ? вопросительный знак | 15.82 |
| ... многоточие | 3.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 0.95 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.11 |
| ; 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».
