Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550371 |
| Слов в произведении (СВП): | 82946 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.35 |
| СДП диалога, знаков: | 47.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9138 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8789 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 349 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2646.74 | —> 8795-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19769 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63177 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18682 (29.57%) |
| Прилагательное | 5690 (9.01%) |
| Глагол | 16078 (25.45%) |
| Местоимение-существительное | 8793 (13.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3599 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 840 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.24%) |
| Наречие | 3506 (5.55%) |
| Предикатив | 586 (0.93%) |
| Предлог | 8138 (12.88%) |
| Союз | 7352 (11.64%) |
| Междометие | 1310 (2.07%) |
| Вводное слово | 268 (0.42%) |
| Частица | 5612 (8.88%) |
| Причастие | 1007 (1.59%) |
| Деепричастие | 213 (0.34%) |
| Служебных слов: | 35303 (55.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.83 |
| . точка | 94.29 |
| - тире | 22.44 |
| ! восклицательный знак | 1.93 |
| ? вопросительный знак | 9.92 |
| ... многоточие | 7.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 7.70 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 7.35 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
