Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515160 |
| Слов в произведении (СВП): | 69527 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.83 |
| СДП диалога, знаков: | 73.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 24.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7729 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7348 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 381 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2659.51 | —> 8612-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15653 (22.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53874 (77.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16844 (31.27%) |
| Прилагательное | 6180 (11.47%) |
| Глагол | 12031 (22.33%) |
| Местоимение-существительное | 4716 (8.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3617 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 946 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.40%) |
| Наречие | 3362 (6.24%) |
| Предикатив | 528 (0.98%) |
| Предлог | 7083 (13.15%) |
| Союз | 4777 (8.87%) |
| Междометие | 1162 (2.16%) |
| Вводное слово | 164 (0.30%) |
| Частица | 3853 (7.15%) |
| Причастие | 1323 (2.46%) |
| Деепричастие | 299 (0.55%) |
| Служебных слов: | 25683 (47.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.50 |
| . точка | 78.40 |
| - тире | 28.72 |
| ! восклицательный знак | 1.41 |
| ? вопросительный знак | 4.66 |
| ... многоточие | 1.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 10.44 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.75 |
| ; 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».
