Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485845 |
| Слов в произведении (СВП): | 71713 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.35 |
| СДП диалога, знаков: | 38.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10892 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10031 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3104.09 | —> 2424-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16723 (23.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54990 (76.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17939 (32.62%) |
| Прилагательное | 6122 (11.13%) |
| Глагол | 12939 (23.53%) |
| Местоимение-существительное | 5960 (10.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1055 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.39%) |
| Наречие | 3370 (6.13%) |
| Предикатив | 727 (1.32%) |
| Предлог | 6909 (12.56%) |
| Союз | 5803 (10.55%) |
| Междометие | 1036 (1.88%) |
| Вводное слово | 248 (0.45%) |
| Частица | 4205 (7.65%) |
| Причастие | 915 (1.66%) |
| Деепричастие | 189 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26912 (48.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.21 |
| . точка | 77.41 |
| - тире | 34.30 |
| ! восклицательный знак | 4.09 |
| ? вопросительный знак | 11.57 |
| ... многоточие | 22.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.85 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 16.54 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 9.04 |
| ; точка с запятой | 1.42 |
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».
