Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 645640 |
| Слов в произведении (СВП): | 96114 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.31 |
| СДП диалога, знаков: | 35.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9633 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9092 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 541 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2706.80 | —> 7927-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21022 (21.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75092 (78.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24764 (32.98%) |
| Прилагательное | 8312 (11.07%) |
| Глагол | 18389 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 6871 (9.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3288 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1039 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.24%) |
| Наречие | 4175 (5.56%) |
| Предикатив | 764 (1.02%) |
| Предлог | 9524 (12.68%) |
| Союз | 7183 (9.57%) |
| Междометие | 1629 (2.17%) |
| Вводное слово | 213 (0.28%) |
| Частица | 6081 (8.10%) |
| Причастие | 1769 (2.36%) |
| Деепричастие | 281 (0.37%) |
| Служебных слов: | 35083 (46.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.41 |
| . точка | 81.68 |
| - тире | 27.63 |
| ! восклицательный знак | 12.82 |
| ? вопросительный знак | 10.93 |
| ... многоточие | 7.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 1.94 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 2.74 |
| ; 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».
