Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 524346 |
| Слов в произведении (СВП): | 76308 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.04 |
| СДП диалога, знаков: | 60.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7859 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7386 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 473 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1100.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2446.63 | —> 10932-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19700 (25.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56608 (74.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16882 (29.82%) |
| Прилагательное | 6164 (10.89%) |
| Глагол | 13444 (23.75%) |
| Местоимение-существительное | 5955 (10.52%) |
| Местоименное прилагательное | 4093 (7.23%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1236 (2.18%) |
| Числительное (порядковое) | 319 (0.56%) |
| Наречие | 4195 (7.41%) |
| Предикатив | 631 (1.11%) |
| Предлог | 7265 (12.83%) |
| Союз | 6385 (11.28%) |
| Междометие | 1125 (1.99%) |
| Вводное слово | 288 (0.51%) |
| Частица | 5062 (8.94%) |
| Причастие | 1558 (2.75%) |
| Деепричастие | 282 (0.50%) |
| Служебных слов: | 30465 (53.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.53 |
| . точка | 69.91 |
| - тире | 18.67 |
| ! восклицательный знак | 4.36 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 3.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 7.74 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 1.99 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
