Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535387 |
| Слов в произведении (СВП): | 75144 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.11 |
| СДП диалога, знаков: | 48.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7704 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7374 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2496.10 | —> 10504-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17404 (23.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57740 (76.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15860 (27.47%) |
| Прилагательное | 5533 (9.58%) |
| Глагол | 15594 (27.01%) |
| Местоимение-существительное | 6552 (11.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3382 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 631 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.13%) |
| Наречие | 3800 (6.58%) |
| Предикатив | 617 (1.07%) |
| Предлог | 6684 (11.58%) |
| Союз | 5822 (10.08%) |
| Междометие | 1480 (2.56%) |
| Вводное слово | 161 (0.28%) |
| Частица | 4563 (7.90%) |
| Причастие | 1074 (1.86%) |
| Деепричастие | 322 (0.56%) |
| Служебных слов: | 28974 (50.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.91 |
| . точка | 87.59 |
| - тире | 38.65 |
| ! восклицательный знак | 9.18 |
| ? вопросительный знак | 13.40 |
| ... многоточие | 9.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.17 |
| " кавычка | 4.46 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 7.20 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
