Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497768 |
| Слов в произведении (СВП): | 75795 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.06 |
| СДП диалога, знаков: | 40.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9330 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8775 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 555 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1227.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.88 | —> 6526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18198 (24.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57597 (75.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18948 (32.90%) |
| Прилагательное | 6361 (11.04%) |
| Глагол | 14195 (24.65%) |
| Местоимение-существительное | 5551 (9.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2897 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1053 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.38%) |
| Наречие | 3588 (6.23%) |
| Предикатив | 670 (1.16%) |
| Предлог | 7371 (12.80%) |
| Союз | 6010 (10.43%) |
| Междометие | 1537 (2.67%) |
| Вводное слово | 230 (0.40%) |
| Частица | 4655 (8.08%) |
| Причастие | 1051 (1.82%) |
| Деепричастие | 172 (0.30%) |
| Служебных слов: | 28440 (49.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.67 |
| . точка | 89.14 |
| - тире | 14.09 |
| ! восклицательный знак | 13.50 |
| ? вопросительный знак | 12.78 |
| ... многоточие | 4.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.91 |
| " кавычка | 4.43 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.75 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
