Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640918 |
| Слов в произведении (СВП): | 95841 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.32 |
| СДП диалога, знаков: | 44.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10941 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9557 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1384 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2837.50 | —> 5859-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20149 (21.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75692 (78.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24133 (31.88%) |
| Прилагательное | 7556 (9.98%) |
| Глагол | 17667 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 5939 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3611 (4.77%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1136 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 195 (0.26%) |
| Наречие | 4020 (5.31%) |
| Предикатив | 568 (0.75%) |
| Предлог | 9506 (12.56%) |
| Союз | 7714 (10.19%) |
| Междометие | 1404 (1.85%) |
| Вводное слово | 206 (0.27%) |
| Частица | 5141 (6.79%) |
| Причастие | 1603 (2.12%) |
| Деепричастие | 356 (0.47%) |
| Служебных слов: | 33896 (44.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.78 |
| . точка | 74.92 |
| - тире | 49.46 |
| ! восклицательный знак | 8.83 |
| ? вопросительный знак | 6.35 |
| ... многоточие | 17.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 6.16 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 5.81 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
