Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529439 |
| Слов в произведении (СВП): | 78981 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.34 |
| СДП диалога, знаков: | 75.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9104 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8513 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2738.93 | —> 7429-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18390 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60591 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19242 (31.76%) |
| Прилагательное | 6607 (10.90%) |
| Глагол | 14018 (23.14%) |
| Местоимение-существительное | 4857 (8.02%) |
| Местоименное прилагательное | 4265 (7.04%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 797 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.23%) |
| Наречие | 3337 (5.51%) |
| Предикатив | 538 (0.89%) |
| Предлог | 7760 (12.81%) |
| Союз | 6260 (10.33%) |
| Междометие | 1030 (1.70%) |
| Вводное слово | 175 (0.29%) |
| Частица | 4925 (8.13%) |
| Причастие | 1488 (2.46%) |
| Деепричастие | 226 (0.37%) |
| Служебных слов: | 29506 (48.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.81 |
| . точка | 57.99 |
| - тире | 18.45 |
| ! восклицательный знак | 2.81 |
| ? вопросительный знак | 5.93 |
| ... многоточие | 2.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 9.47 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 0.86 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
