Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 594990 |
| Слов в произведении (СВП): | 87852 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73 |
| СДП диалога, знаков: | 35.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8671 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8105 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 566 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2568.91 | —> 9723-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18521 (21.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69331 (78.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23287 (33.59%) |
| Прилагательное | 6551 (9.45%) |
| Глагол | 18370 (26.50%) |
| Местоимение-существительное | 7041 (10.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2887 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 977 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.31%) |
| Наречие | 4348 (6.27%) |
| Предикатив | 551 (0.79%) |
| Предлог | 9529 (13.74%) |
| Союз | 5396 (7.78%) |
| Междометие | 1118 (1.61%) |
| Вводное слово | 250 (0.36%) |
| Частица | 4264 (6.15%) |
| Причастие | 1205 (1.74%) |
| Деепричастие | 330 (0.48%) |
| Служебных слов: | 30819 (44.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.06 |
| . точка | 91.86 |
| - тире | 34.42 |
| ! восклицательный знак | 7.13 |
| ? вопросительный знак | 11.75 |
| ... многоточие | 8.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 6.98 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 6.66 |
| ; точка с запятой | 0.41 |
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».
