Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 433047 |
| Слов в произведении (СВП): | 63302 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.18 |
| СДП диалога, знаков: | 35 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8922 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8376 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 546 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2821.72 | —> 6107-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13209 (20.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50093 (79.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16477 (32.89%) |
| Прилагательное | 6290 (12.56%) |
| Глагол | 12192 (24.34%) |
| Местоимение-существительное | 4158 (8.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2149 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.41%) |
| Наречие | 3002 (5.99%) |
| Предикатив | 399 (0.80%) |
| Предлог | 6025 (12.03%) |
| Союз | 4294 (8.57%) |
| Междометие | 936 (1.87%) |
| Вводное слово | 130 (0.26%) |
| Частица | 3263 (6.51%) |
| Причастие | 1242 (2.48%) |
| Деепричастие | 201 (0.40%) |
| Служебных слов: | 21160 (42.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.55 |
| . точка | 93.71 |
| - тире | 17.72 |
| ! восклицательный знак | 10.73 |
| ? вопросительный знак | 12.29 |
| ... многоточие | 21.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 7.36 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 9.95 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
