Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 473090 |
| Слов в произведении (СВП): | 68195 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.76 |
| СДП диалога, знаков: | 38.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11155 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10566 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 589 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1420.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3422.44 | —> 511-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13365 (19.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54830 (80.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19461 (35.49%) |
| Прилагательное | 6505 (11.86%) |
| Глагол | 12685 (23.14%) |
| Местоимение-существительное | 3977 (7.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2375 (4.33%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 628 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.26%) |
| Наречие | 2856 (5.21%) |
| Предикатив | 451 (0.82%) |
| Предлог | 7079 (12.91%) |
| Союз | 4788 (8.73%) |
| Междометие | 751 (1.37%) |
| Вводное слово | 131 (0.24%) |
| Частица | 3487 (6.36%) |
| Причастие | 1283 (2.34%) |
| Деепричастие | 167 (0.30%) |
| Служебных слов: | 22764 (41.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.79 |
| . точка | 83.67 |
| - тире | 30.47 |
| ! восклицательный знак | 16.13 |
| ? вопросительный знак | 8.68 |
| ... многоточие | 12.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.41 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 12.00 |
| () скобки | 0.97 |
| : двоеточие | 6.10 |
| ; точка с запятой | 2.38 |
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».
