Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596996 |
| Слов в произведении (СВП): | 87947 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.96 |
| СДП диалога, знаков: | 41.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12943 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11560 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1383 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3117.89 | —> 2268-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20738 (23.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67209 (76.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21999 (32.73%) |
| Прилагательное | 8343 (12.41%) |
| Глагол | 14172 (21.09%) |
| Местоимение-существительное | 6656 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 4069 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1221 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.36%) |
| Наречие | 3881 (5.77%) |
| Предикатив | 621 (0.92%) |
| Предлог | 8786 (13.07%) |
| Союз | 6703 (9.97%) |
| Междометие | 1372 (2.04%) |
| Вводное слово | 335 (0.50%) |
| Частица | 5685 (8.46%) |
| Причастие | 1240 (1.84%) |
| Деепричастие | 253 (0.38%) |
| Служебных слов: | 33868 (50.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.88 |
| . точка | 81.55 |
| - тире | 26.87 |
| ! восклицательный знак | 12.66 |
| ? вопросительный знак | 12.29 |
| ... многоточие | 12.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 28.24 |
| () скобки | 1.79 |
| : двоеточие | 3.29 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
