Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 294642 |
| Слов в произведении (СВП): | 42132 |
| Приблизительно страниц: | 147 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.82 |
| СДП диалога, знаков: | 39.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5719 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5537 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 182 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1129.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2512.99 | —> 10344-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9352 (22.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32780 (77.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10261 (31.30%) |
| Прилагательное | 3076 (9.38%) |
| Глагол | 8976 (27.38%) |
| Местоимение-существительное | 3499 (10.67%) |
| Местоименное прилагательное | 1810 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 471 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.27%) |
| Наречие | 2006 (6.12%) |
| Предикатив | 319 (0.97%) |
| Предлог | 3886 (11.85%) |
| Союз | 3145 (9.59%) |
| Междометие | 670 (2.04%) |
| Вводное слово | 122 (0.37%) |
| Частица | 2329 (7.10%) |
| Причастие | 549 (1.67%) |
| Деепричастие | 233 (0.71%) |
| Служебных слов: | 15707 (47.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.32 |
| . точка | 98.22 |
| - тире | 38.12 |
| ! восклицательный знак | 8.05 |
| ? вопросительный знак | 17.37 |
| ... многоточие | 6.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 3.01 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.79 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
