Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 243772 |
| Слов в произведении (СВП): | 37328 |
| Приблизительно страниц: | 123 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.48 |
| СДП диалога, знаков: | 30.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5555 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5347 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 208 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1116.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2519.73 | —> 10272-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8145 (21.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29183 (78.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8303 (28.45%) |
| Прилагательное | 2974 (10.19%) |
| Глагол | 7718 (26.45%) |
| Местоимение-существительное | 3528 (12.09%) |
| Местоименное прилагательное | 1092 (3.74%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 279 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 78 (0.27%) |
| Наречие | 1950 (6.68%) |
| Предикатив | 215 (0.74%) |
| Предлог | 3680 (12.61%) |
| Союз | 3534 (12.11%) |
| Междометие | 645 (2.21%) |
| Вводное слово | 91 (0.31%) |
| Частица | 2129 (7.30%) |
| Причастие | 290 (0.99%) |
| Деепричастие | 69 (0.24%) |
| Служебных слов: | 14773 (50.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.75 |
| . точка | 104.88 |
| - тире | 28.45 |
| ! восклицательный знак | 12.48 |
| ? вопросительный знак | 14.68 |
| ... многоточие | 10.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 8.06 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 8.95 |
| ; 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».
