Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 305030 |
| Слов в произведении (СВП): | 44905 |
| Приблизительно страниц: | 159 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.4 |
| СДП диалога, знаков: | 41.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7172 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6888 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 284 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2849.61 | —> 5667-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11011 (24.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33894 (75.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10071 (29.71%) |
| Прилагательное | 4119 (12.15%) |
| Глагол | 7801 (23.02%) |
| Местоимение-существительное | 3870 (11.42%) |
| Местоименное прилагательное | 1949 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 473 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.19%) |
| Наречие | 2473 (7.30%) |
| Предикатив | 377 (1.11%) |
| Предлог | 4141 (12.22%) |
| Союз | 3451 (10.18%) |
| Междометие | 673 (1.99%) |
| Вводное слово | 273 (0.81%) |
| Частица | 3085 (9.10%) |
| Причастие | 920 (2.71%) |
| Деепричастие | 125 (0.37%) |
| Служебных слов: | 17577 (51.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.65 |
| . точка | 70.64 |
| - тире | 30.53 |
| ! восклицательный знак | 1.65 |
| ? вопросительный знак | 6.28 |
| ... многоточие | 6.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.80 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 3.30 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.67 |
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».
