Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611993 |
| Слов в произведении (СВП): | 89331 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.56 |
| СДП диалога, знаков: | 55.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8490 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7983 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 507 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2554.89 | —> 9886-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21065 (23.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68266 (76.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20470 (29.99%) |
| Прилагательное | 6834 (10.01%) |
| Глагол | 16939 (24.81%) |
| Местоимение-существительное | 7594 (11.12%) |
| Местоименное прилагательное | 4107 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1123 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.32%) |
| Наречие | 4152 (6.08%) |
| Предикатив | 659 (0.97%) |
| Предлог | 8304 (12.16%) |
| Союз | 7372 (10.80%) |
| Междометие | 1356 (1.99%) |
| Вводное слово | 214 (0.31%) |
| Частица | 5519 (8.08%) |
| Причастие | 1483 (2.17%) |
| Деепричастие | 270 (0.40%) |
| Служебных слов: | 34743 (50.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.04 |
| . точка | 76.68 |
| - тире | 39.48 |
| ! восклицательный знак | 4.57 |
| ? вопросительный знак | 8.85 |
| ... многоточие | 11.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.09 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.41 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
