Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515668 |
| Слов в произведении (СВП): | 78189 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.63 |
| СДП диалога, знаков: | 38.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10147 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9482 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 665 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1213.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2887.38 | —> 5150-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18821 (24.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59368 (75.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18721 (31.53%) |
| Прилагательное | 7089 (11.94%) |
| Глагол | 13536 (22.80%) |
| Местоимение-существительное | 6739 (11.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2916 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 94 (0.16%) |
| Наречие | 4281 (7.21%) |
| Предикатив | 609 (1.03%) |
| Предлог | 7497 (12.63%) |
| Союз | 6795 (11.45%) |
| Междометие | 1494 (2.52%) |
| Вводное слово | 276 (0.46%) |
| Частица | 4799 (8.08%) |
| Причастие | 936 (1.58%) |
| Деепричастие | 204 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30724 (51.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.69 |
| . точка | 89.58 |
| - тире | 20.55 |
| ! восклицательный знак | 8.85 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 30.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.70 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.93 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 16.45 |
| () скобки | 1.68 |
| : двоеточие | 11.37 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
