Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 549325 |
| Слов в произведении (СВП): | 76965 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.88 |
| СДП диалога, знаков: | 43.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9575 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8870 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 705 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2873.10 | —> 5365-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14910 (19.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62055 (80.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20520 (33.07%) |
| Прилагательное | 6149 (9.91%) |
| Глагол | 14234 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 5559 (8.96%) |
| Местоименное прилагательное | 3241 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 745 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.33%) |
| Наречие | 2831 (4.56%) |
| Предикатив | 556 (0.90%) |
| Предлог | 7595 (12.24%) |
| Союз | 5420 (8.73%) |
| Междометие | 1031 (1.66%) |
| Вводное слово | 206 (0.33%) |
| Частица | 4074 (6.57%) |
| Причастие | 1430 (2.30%) |
| Деепричастие | 308 (0.50%) |
| Служебных слов: | 27441 (44.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.66 |
| . точка | 86.26 |
| - тире | 25.39 |
| ! восклицательный знак | 6.57 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.96 |
| " кавычка | 22.54 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 3.92 |
| ; 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».
