Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 574450 |
| Слов в произведении (СВП): | 80824 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.63 |
| СДП диалога, знаков: | 44.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8974 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8449 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2614.78 | —> 9185-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19046 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61778 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19178 (31.04%) |
| Прилагательное | 6147 (9.95%) |
| Глагол | 14831 (24.01%) |
| Местоимение-существительное | 6000 (9.71%) |
| Местоименное прилагательное | 4038 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1224 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 253 (0.41%) |
| Наречие | 3492 (5.65%) |
| Предикатив | 652 (1.06%) |
| Предлог | 7958 (12.88%) |
| Союз | 5916 (9.58%) |
| Междометие | 1260 (2.04%) |
| Вводное слово | 164 (0.27%) |
| Частица | 4915 (7.96%) |
| Причастие | 1129 (1.83%) |
| Деепричастие | 293 (0.47%) |
| Служебных слов: | 30552 (49.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.77 |
| . точка | 74.32 |
| - тире | 24.18 |
| ! восклицательный знак | 10.96 |
| ? вопросительный знак | 9.03 |
| ... многоточие | 13.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.26 |
| " кавычка | 14.49 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 3.93 |
| ; 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».
