Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 663107 |
| Слов в произведении (СВП): | 96783 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.95 |
| СДП диалога, знаков: | 37.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12018 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11193 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 825 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1410.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3338.93 | —> 849-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20864 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75919 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22912 (30.18%) |
| Прилагательное | 8583 (11.31%) |
| Глагол | 18779 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 8413 (11.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3794 (5.00%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 687 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.19%) |
| Наречие | 4463 (5.88%) |
| Предикатив | 782 (1.03%) |
| Предлог | 9007 (11.86%) |
| Союз | 6635 (8.74%) |
| Междометие | 1494 (1.97%) |
| Вводное слово | 206 (0.27%) |
| Частица | 6212 (8.18%) |
| Причастие | 1821 (2.40%) |
| Деепричастие | 219 (0.29%) |
| Служебных слов: | 35987 (47.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.92 |
| . точка | 86.25 |
| - тире | 19.60 |
| ! восклицательный знак | 23.55 |
| ? вопросительный знак | 11.13 |
| ... многоточие | 24.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 3.79 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.40 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
