Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529196 |
| Слов в произведении (СВП): | 72892 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.46 |
| СДП диалога, знаков: | 66.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10981 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10408 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 573 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1388.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3262.91 | —> 1197-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17065 (23.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55827 (76.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20806 (37.27%) |
| Прилагательное | 7732 (13.85%) |
| Глагол | 10768 (19.29%) |
| Местоимение-существительное | 3643 (6.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3267 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.29%) |
| Наречие | 3237 (5.80%) |
| Предикатив | 554 (0.99%) |
| Предлог | 7447 (13.34%) |
| Союз | 5888 (10.55%) |
| Междометие | 942 (1.69%) |
| Вводное слово | 220 (0.39%) |
| Частица | 4526 (8.11%) |
| Причастие | 1675 (3.00%) |
| Деепричастие | 153 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26102 (46.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.06 |
| . точка | 81.26 |
| - тире | 17.77 |
| ! восклицательный знак | 1.82 |
| ? вопросительный знак | 3.55 |
| ... многоточие | 0.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.71 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.40 |
| ; 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».
