Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 619243 |
| Слов в произведении (СВП): | 90642 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.44 |
| СДП диалога, знаков: | 40.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9268 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 593 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2733.06 | —> 7520-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22636 (24.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68006 (75.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19725 (29.00%) |
| Прилагательное | 7812 (11.49%) |
| Глагол | 18243 (26.83%) |
| Местоимение-существительное | 7293 (10.72%) |
| Местоименное прилагательное | 4086 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 772 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.21%) |
| Наречие | 4752 (6.99%) |
| Предикатив | 913 (1.34%) |
| Предлог | 6656 (9.79%) |
| Союз | 9027 (13.27%) |
| Междометие | 1764 (2.59%) |
| Вводное слово | 289 (0.42%) |
| Частица | 6519 (9.59%) |
| Причастие | 893 (1.31%) |
| Деепричастие | 218 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35866 (52.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.61 |
| . точка | 119.18 |
| - тире | 23.86 |
| ! восклицательный знак | 1.30 |
| ? вопросительный знак | 16.92 |
| ... многоточие | 21.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 0.86 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; 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».
