Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 623597 |
| Слов в произведении (СВП): | 84623 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.14 |
| СДП диалога, знаков: | 54.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9649 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9167 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 482 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2749.04 | —> 7259-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18984 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65639 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21430 (32.65%) |
| Прилагательное | 7744 (11.80%) |
| Глагол | 14446 (22.01%) |
| Местоимение-существительное | 5916 (9.01%) |
| Местоименное прилагательное | 4178 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1020 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.29%) |
| Наречие | 4070 (6.20%) |
| Предикатив | 589 (0.90%) |
| Предлог | 8495 (12.94%) |
| Союз | 6471 (9.86%) |
| Междометие | 1130 (1.72%) |
| Вводное слово | 223 (0.34%) |
| Частица | 4745 (7.23%) |
| Причастие | 1750 (2.67%) |
| Деепричастие | 322 (0.49%) |
| Служебных слов: | 31488 (47.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.89 |
| . точка | 87.90 |
| - тире | 34.06 |
| ! восклицательный знак | 4.66 |
| ? вопросительный знак | 8.31 |
| ... многоточие | 3.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 5.07 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.90 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
