Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 270993 |
| Слов в произведении (СВП): | 39082 |
| Приблизительно страниц: | 137 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.25 |
| СДП диалога, знаков: | 47.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6077 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 197 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2798.31 | —> 6470-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9245 (23.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29837 (76.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8978 (30.09%) |
| Прилагательное | 3695 (12.38%) |
| Глагол | 7426 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 4014 (13.45%) |
| Местоименное прилагательное | 1601 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 337 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 47 (0.16%) |
| Наречие | 1969 (6.60%) |
| Предикатив | 294 (0.99%) |
| Предлог | 3439 (11.53%) |
| Союз | 2930 (9.82%) |
| Междометие | 756 (2.53%) |
| Вводное слово | 139 (0.47%) |
| Частица | 2279 (7.64%) |
| Причастие | 574 (1.92%) |
| Деепричастие | 94 (0.32%) |
| Служебных слов: | 15256 (51.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.86 |
| . точка | 81.47 |
| - тире | 26.66 |
| ! восклицательный знак | 7.68 |
| ? вопросительный знак | 16.55 |
| ... многоточие | 10.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 11.28 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 9.26 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
