Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 455888 |
| Слов в произведении (СВП): | 68038 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.16 |
| СДП диалога, знаков: | 58.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7945 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7259 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 686 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2680.97 | —> 8315-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15951 (23.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52087 (76.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16969 (32.58%) |
| Прилагательное | 5254 (10.09%) |
| Глагол | 11743 (22.55%) |
| Местоимение-существительное | 4780 (9.18%) |
| Местоименное прилагательное | 2811 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1054 (2.02%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.36%) |
| Наречие | 3139 (6.03%) |
| Предикатив | 546 (1.05%) |
| Предлог | 7119 (13.67%) |
| Союз | 5786 (11.11%) |
| Междометие | 1207 (2.32%) |
| Вводное слово | 242 (0.46%) |
| Частица | 4153 (7.97%) |
| Причастие | 992 (1.90%) |
| Деепричастие | 206 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26313 (50.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.91 |
| . точка | 58.70 |
| - тире | 22.91 |
| ! восклицательный знак | 6.95 |
| ? вопросительный знак | 10.30 |
| ... многоточие | 16.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.13 |
| " кавычка | 4.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.47 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
