Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 354280 |
| Слов в произведении (СВП): | 47263 |
| Приблизительно страниц: | 183 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 112.99 |
| СДП диалога, знаков: | 51.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8554 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7693 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1458.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3338.27 | —> 854-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9588 (20.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37675 (79.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12076 (32.05%) |
| Прилагательное | 5087 (13.50%) |
| Глагол | 7829 (20.78%) |
| Местоимение-существительное | 2248 (5.97%) |
| Местоименное прилагательное | 1636 (4.34%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 559 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 76 (0.20%) |
| Наречие | 2164 (5.74%) |
| Предикатив | 319 (0.85%) |
| Предлог | 4493 (11.93%) |
| Союз | 3255 (8.64%) |
| Междометие | 620 (1.65%) |
| Вводное слово | 180 (0.48%) |
| Частица | 2448 (6.50%) |
| Причастие | 1186 (3.15%) |
| Деепричастие | 91 (0.24%) |
| Служебных слов: | 14978 (39.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.44 |
| . точка | 68.91 |
| - тире | 32.65 |
| ! восклицательный знак | 12.53 |
| ? вопросительный знак | 14.90 |
| ... многоточие | 7.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 5.35 |
| () скобки | 1.21 |
| : двоеточие | 2.48 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
