Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 388359 |
| Слов в произведении (СВП): | 59695 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.24 |
| СДП диалога, знаков: | 34.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7327 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6956 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 371 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2524.72 | —> 10220-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13405 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46290 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15537 (33.56%) |
| Прилагательное | 3364 (7.27%) |
| Глагол | 12177 (26.31%) |
| Местоимение-существительное | 4669 (10.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2167 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 721 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.30%) |
| Наречие | 2585 (5.58%) |
| Предикатив | 416 (0.90%) |
| Предлог | 5984 (12.93%) |
| Союз | 4969 (10.73%) |
| Междометие | 1028 (2.22%) |
| Вводное слово | 136 (0.29%) |
| Частица | 3723 (8.04%) |
| Причастие | 698 (1.51%) |
| Деепричастие | 189 (0.41%) |
| Служебных слов: | 22878 (49.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.84 |
| . точка | 111.82 |
| - тире | 27.47 |
| ! восклицательный знак | 10.50 |
| ? вопросительный знак | 12.53 |
| ... многоточие | 6.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.41 |
| " кавычка | 14.16 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 4.61 |
| ; 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».
