Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 385243 |
| Слов в произведении (СВП): | 57784 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.49 |
| СДП диалога, знаков: | 43.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6402 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6211 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 191 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1060.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2340.48 | —> 11499-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14773 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43011 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10987 (25.54%) |
| Прилагательное | 4587 (10.66%) |
| Глагол | 11876 (27.61%) |
| Местоимение-существительное | 6310 (14.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2351 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 505 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 83 (0.19%) |
| Наречие | 3135 (7.29%) |
| Предикатив | 457 (1.06%) |
| Предлог | 4832 (11.23%) |
| Союз | 5438 (12.64%) |
| Междометие | 921 (2.14%) |
| Вводное слово | 224 (0.52%) |
| Частица | 4276 (9.94%) |
| Причастие | 532 (1.24%) |
| Деепричастие | 95 (0.22%) |
| Служебных слов: | 24454 (56.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.32 |
| . точка | 94.92 |
| - тире | 31.10 |
| ! восклицательный знак | 8.72 |
| ? вопросительный знак | 16.68 |
| ... многоточие | 4.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 1.47 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.08 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
