Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 367941 |
| Слов в произведении (СВП): | 56373 |
| Приблизительно страниц: | 191 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 41.25 |
| СДП диалога, знаков: | 35.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7476 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6850 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 626 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1123.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.14 | —> 9447-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15428 (27.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40945 (72.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12956 (31.64%) |
| Прилагательное | 4298 (10.50%) |
| Глагол | 10117 (24.71%) |
| Местоимение-существительное | 5090 (12.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2304 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 889 (2.17%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.39%) |
| Наречие | 2741 (6.69%) |
| Предикатив | 671 (1.64%) |
| Предлог | 4906 (11.98%) |
| Союз | 4777 (11.67%) |
| Междометие | 1056 (2.58%) |
| Вводное слово | 282 (0.69%) |
| Частица | 3965 (9.68%) |
| Причастие | 523 (1.28%) |
| Деепричастие | 151 (0.37%) |
| Служебных слов: | 22551 (55.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.87 |
| . точка | 157.13 |
| - тире | 15.45 |
| ! восклицательный знак | 14.33 |
| ? вопросительный знак | 25.99 |
| ... многоточие | 17.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 8.94 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 1.49 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
