Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 352642 |
| Слов в произведении (СВП): | 53612 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.08 |
| СДП диалога, знаков: | 44.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8992 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8304 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 688 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3029.33 | —> 3237-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11730 (21.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41882 (78.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13379 (31.94%) |
| Прилагательное | 4341 (10.36%) |
| Глагол | 10434 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 4624 (11.04%) |
| Местоименное прилагательное | 1788 (4.27%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 588 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.25%) |
| Наречие | 2510 (5.99%) |
| Предикатив | 310 (0.74%) |
| Предлог | 5580 (13.32%) |
| Союз | 3735 (8.92%) |
| Междометие | 678 (1.62%) |
| Вводное слово | 154 (0.37%) |
| Частица | 2962 (7.07%) |
| Причастие | 1006 (2.40%) |
| Деепричастие | 123 (0.29%) |
| Служебных слов: | 19647 (46.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.73 |
| . точка | 31.34 |
| - тире | 28.28 |
| ! восклицательный знак | 37.57 |
| ? вопросительный знак | 8.62 |
| ... многоточие | 11.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 20.28 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 11.14 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
