Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 377597 |
| Слов в произведении (СВП): | 54952 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.69 |
| СДП диалога, знаков: | 43.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8737 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8296 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 441 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3027.16 | —> 3263-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12779 (23.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42173 (76.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13905 (32.97%) |
| Прилагательное | 4502 (10.68%) |
| Глагол | 10395 (24.65%) |
| Местоимение-существительное | 4018 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2078 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 688 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.35%) |
| Наречие | 2883 (6.84%) |
| Предикатив | 463 (1.10%) |
| Предлог | 5695 (13.50%) |
| Союз | 4237 (10.05%) |
| Междометие | 811 (1.92%) |
| Вводное слово | 125 (0.30%) |
| Частица | 3360 (7.97%) |
| Причастие | 683 (1.62%) |
| Деепричастие | 187 (0.44%) |
| Служебных слов: | 20524 (48.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.76 |
| . точка | 84.84 |
| - тире | 36.54 |
| ! восклицательный знак | 9.48 |
| ? вопросительный знак | 14.74 |
| ... многоточие | 7.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.35 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 10.97 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.71 |
| ; 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».
