Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589983 |
| Слов в произведении (СВП): | 87844 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.28 |
| СДП диалога, знаков: | 38.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11043 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10523 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 520 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2975.86 | —> 3889-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21047 (23.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66797 (76.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21788 (32.62%) |
| Прилагательное | 7457 (11.16%) |
| Глагол | 16476 (24.67%) |
| Местоимение-существительное | 6914 (10.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3743 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 936 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.23%) |
| Наречие | 3903 (5.84%) |
| Предикатив | 780 (1.17%) |
| Предлог | 8169 (12.23%) |
| Союз | 7092 (10.62%) |
| Междометие | 1619 (2.42%) |
| Вводное слово | 282 (0.42%) |
| Частица | 5724 (8.57%) |
| Причастие | 1147 (1.72%) |
| Деепричастие | 210 (0.31%) |
| Служебных слов: | 33765 (50.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.66 |
| . точка | 98.66 |
| - тире | 19.65 |
| ! восклицательный знак | 8.80 |
| ? вопросительный знак | 12.58 |
| ... многоточие | 6.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 9.08 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; 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».
