Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 434032 |
| Слов в произведении (СВП): | 63867 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.22 |
| СДП диалога, знаков: | 33.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8042 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7682 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 360 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2665.54 | —> 8540-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15104 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48763 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14450 (29.63%) |
| Прилагательное | 5284 (10.84%) |
| Глагол | 13320 (27.32%) |
| Местоимение-существительное | 5719 (11.73%) |
| Местоименное прилагательное | 2042 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 771 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.33%) |
| Наречие | 3582 (7.35%) |
| Предикатив | 604 (1.24%) |
| Предлог | 5820 (11.94%) |
| Союз | 4733 (9.71%) |
| Междометие | 866 (1.78%) |
| Вводное слово | 462 (0.95%) |
| Частица | 4062 (8.33%) |
| Причастие | 690 (1.42%) |
| Деепричастие | 133 (0.27%) |
| Служебных слов: | 23854 (48.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 161.74 |
| . точка | 113.58 |
| - тире | 31.89 |
| ! восклицательный знак | 4.82 |
| ? вопросительный знак | 10.85 |
| ... многоточие | 16.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 1.38 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.49 |
| ; 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».
