Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472445 |
| Слов в произведении (СВП): | 65804 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.39 |
| СДП диалога, знаков: | 40.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8747 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8465 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 282 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2925.21 | —> 4627-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14509 (22.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51295 (77.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15660 (30.53%) |
| Прилагательное | 5212 (10.16%) |
| Глагол | 13607 (26.53%) |
| Местоимение-существительное | 6203 (12.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2177 (4.24%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 435 (0.85%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.14%) |
| Наречие | 3011 (5.87%) |
| Предикатив | 487 (0.95%) |
| Предлог | 5340 (10.41%) |
| Союз | 4833 (9.42%) |
| Междометие | 1111 (2.17%) |
| Вводное слово | 193 (0.38%) |
| Частица | 4110 (8.01%) |
| Причастие | 618 (1.20%) |
| Деепричастие | 214 (0.42%) |
| Служебных слов: | 24187 (47.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.10 |
| . точка | 111.60 |
| - тире | 49.10 |
| ! восклицательный знак | 12.87 |
| ? вопросительный знак | 20.26 |
| ... многоточие | 7.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.50 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.52 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 4.95 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 5.41 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
