Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492103 |
| Слов в произведении (СВП): | 68078 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 99.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 118.31 |
| СДП диалога, знаков: | 77.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9756 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9055 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1302.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3052.62 | —> 2949-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16083 (23.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51995 (76.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17373 (33.41%) |
| Прилагательное | 7725 (14.86%) |
| Глагол | 9609 (18.48%) |
| Местоимение-существительное | 4430 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3741 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 665 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 390 (0.75%) |
| Наречие | 3067 (5.90%) |
| Предикатив | 608 (1.17%) |
| Предлог | 5744 (11.05%) |
| Союз | 5798 (11.15%) |
| Междометие | 1078 (2.07%) |
| Вводное слово | 173 (0.33%) |
| Частица | 3949 (7.59%) |
| Причастие | 1914 (3.68%) |
| Деепричастие | 185 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25108 (48.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.25 |
| . точка | 51.49 |
| - тире | 41.83 |
| ! восклицательный знак | 6.57 |
| ? вопросительный знак | 7.99 |
| ... многоточие | 11.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 9.86 |
| () скобки | 2.81 |
| : двоеточие | 4.86 |
| ; точка с запятой | 1.32 |
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».
