Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 608752 |
| Слов в произведении (СВП): | 93475 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.41 |
| СДП диалога, знаков: | 51.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10871 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10346 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2846.25 | —> 5709-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22251 (23.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71224 (76.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23356 (32.79%) |
| Прилагательное | 8142 (11.43%) |
| Глагол | 16816 (23.61%) |
| Местоимение-существительное | 7090 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 4234 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1085 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.38%) |
| Наречие | 4348 (6.10%) |
| Предикатив | 1059 (1.49%) |
| Предлог | 8870 (12.45%) |
| Союз | 6829 (9.59%) |
| Междометие | 1477 (2.07%) |
| Вводное слово | 242 (0.34%) |
| Частица | 6209 (8.72%) |
| Причастие | 1264 (1.77%) |
| Деепричастие | 260 (0.37%) |
| Служебных слов: | 35237 (49.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.13 |
| . точка | 81.03 |
| - тире | 30.15 |
| ! восклицательный знак | 5.38 |
| ? вопросительный знак | 7.93 |
| ... многоточие | 5.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 5.27 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 8.14 |
| ; 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».
