Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 415577 |
| Слов в произведении (СВП): | 58368 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.96 |
| СДП диалога, знаков: | 52.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7091 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6830 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2562.18 | —> 9810-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12479 (21.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45889 (78.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15445 (33.66%) |
| Прилагательное | 4829 (10.52%) |
| Глагол | 11261 (24.54%) |
| Местоимение-существительное | 4830 (10.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2384 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 453 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.23%) |
| Наречие | 2638 (5.75%) |
| Предикатив | 451 (0.98%) |
| Предлог | 5703 (12.43%) |
| Союз | 4319 (9.41%) |
| Междометие | 988 (2.15%) |
| Вводное слово | 144 (0.31%) |
| Частица | 3277 (7.14%) |
| Причастие | 669 (1.46%) |
| Деепричастие | 131 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21786 (47.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.92 |
| . точка | 79.94 |
| - тире | 46.29 |
| ! восклицательный знак | 10.88 |
| ? вопросительный знак | 14.70 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 5.14 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.76 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
