Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 232673 |
| Слов в произведении (СВП): | 35081 |
| Приблизительно страниц: | 120 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.63 |
| СДП диалога, знаков: | 38.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5443 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5238 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 205 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1111.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2586.97 | —> 9505-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8677 (24.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26404 (75.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8677 (32.86%) |
| Прилагательное | 2848 (10.79%) |
| Глагол | 6461 (24.47%) |
| Местоимение-существительное | 3096 (11.73%) |
| Местоименное прилагательное | 1433 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 286 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 42 (0.16%) |
| Наречие | 1786 (6.76%) |
| Предикатив | 301 (1.14%) |
| Предлог | 3100 (11.74%) |
| Союз | 2810 (10.64%) |
| Междометие | 584 (2.21%) |
| Вводное слово | 143 (0.54%) |
| Частица | 2411 (9.13%) |
| Причастие | 441 (1.67%) |
| Деепричастие | 65 (0.25%) |
| Служебных слов: | 13645 (51.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.96 |
| . точка | 90.82 |
| - тире | 22.58 |
| ! восклицательный знак | 19.13 |
| ? вопросительный знак | 18.27 |
| ... многоточие | 4.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 12.23 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 7.50 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
