Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457749 |
| Слов в произведении (СВП): | 65418 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 108.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 119.12 |
| СДП диалога, знаков: | 70.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10866 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10060 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 806 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1367.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3257.80 | —> 1235-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13950 (21.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51468 (78.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18483 (35.91%) |
| Прилагательное | 7544 (14.66%) |
| Глагол | 9153 (17.78%) |
| Местоимение-существительное | 3355 (6.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3027 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 626 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.38%) |
| Наречие | 2822 (5.48%) |
| Предикатив | 434 (0.84%) |
| Предлог | 6443 (12.52%) |
| Союз | 5417 (10.53%) |
| Междометие | 857 (1.67%) |
| Вводное слово | 117 (0.23%) |
| Частица | 3306 (6.42%) |
| Причастие | 1861 (3.62%) |
| Деепричастие | 210 (0.41%) |
| Служебных слов: | 22736 (44.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.99 |
| . точка | 49.89 |
| - тире | 24.87 |
| ! восклицательный знак | 5.24 |
| ? вопросительный знак | 4.33 |
| ... многоточие | 11.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 14.60 |
| () скобки | 4.89 |
| : двоеточие | 4.11 |
| ; точка с запятой | 1.22 |
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».
