Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 395259 |
| Слов в произведении (СВП): | 58923 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.74 |
| СДП диалога, знаков: | 34.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6633 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6379 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 254 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2462.53 | —> 10799-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13473 (22.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45450 (77.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14636 (32.20%) |
| Прилагательное | 5022 (11.05%) |
| Глагол | 11486 (25.27%) |
| Местоимение-существительное | 4178 (9.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2560 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 612 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 59 (0.13%) |
| Наречие | 2528 (5.56%) |
| Предикатив | 478 (1.05%) |
| Предлог | 5184 (11.41%) |
| Союз | 4311 (9.49%) |
| Междометие | 1077 (2.37%) |
| Вводное слово | 123 (0.27%) |
| Частица | 4068 (8.95%) |
| Причастие | 734 (1.61%) |
| Деепричастие | 172 (0.38%) |
| Служебных слов: | 21678 (47.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.04 |
| . точка | 108.68 |
| - тире | 32.70 |
| ! восклицательный знак | 4.53 |
| ? вопросительный знак | 14.54 |
| ... многоточие | 13.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 4.68 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.63 |
| ; точка с запятой | 1.54 |
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».
