Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 663209 |
| Слов в произведении (СВП): | 90323 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.28 |
| СДП диалога, знаков: | 49.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10254 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9666 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 588 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2773.81 | —> 6858-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20275 (22.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70048 (77.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21753 (31.05%) |
| Прилагательное | 7460 (10.65%) |
| Глагол | 16099 (22.98%) |
| Местоимение-существительное | 7429 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 4159 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 917 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.20%) |
| Наречие | 4106 (5.86%) |
| Предикатив | 619 (0.88%) |
| Предлог | 9130 (13.03%) |
| Союз | 6407 (9.15%) |
| Междометие | 1274 (1.82%) |
| Вводное слово | 241 (0.34%) |
| Частица | 6055 (8.64%) |
| Причастие | 2165 (3.09%) |
| Деепричастие | 308 (0.44%) |
| Служебных слов: | 35013 (49.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.55 |
| . точка | 86.00 |
| - тире | 54.85 |
| ! восклицательный знак | 6.65 |
| ? вопросительный знак | 17.39 |
| ... многоточие | 7.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.44 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 1.73 |
| ; 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».
