Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463384 |
| Слов в произведении (СВП): | 71112 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.56 |
| СДП диалога, знаков: | 36.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7983 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7369 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 614 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2505.96 | —> 10412-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19123 (26.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51989 (73.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17205 (33.09%) |
| Прилагательное | 4740 (9.12%) |
| Глагол | 12495 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 5943 (11.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3204 (6.16%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 880 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.39%) |
| Наречие | 4045 (7.78%) |
| Предикатив | 814 (1.57%) |
| Предлог | 6517 (12.54%) |
| Союз | 6095 (11.72%) |
| Междометие | 995 (1.91%) |
| Вводное слово | 212 (0.41%) |
| Частица | 5242 (10.08%) |
| Причастие | 980 (1.89%) |
| Деепричастие | 223 (0.43%) |
| Служебных слов: | 28453 (54.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.23 |
| . точка | 94.95 |
| - тире | 22.78 |
| ! восклицательный знак | 18.07 |
| ? вопросительный знак | 24.05 |
| ... многоточие | 20.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 4.43 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 0.42 |
| ; 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».
