Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472636 |
| Слов в произведении (СВП): | 69200 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.26 |
| СДП диалога, знаков: | 56.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7801 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7382 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 419 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1097.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.03 | —> 10553-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17200 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52000 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14073 (27.06%) |
| Прилагательное | 5320 (10.23%) |
| Глагол | 13483 (25.93%) |
| Местоимение-существительное | 5673 (10.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3836 (7.38%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 712 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.14%) |
| Наречие | 3681 (7.08%) |
| Предикатив | 443 (0.85%) |
| Предлог | 6122 (11.77%) |
| Союз | 5618 (10.80%) |
| Междометие | 1035 (1.99%) |
| Вводное слово | 280 (0.54%) |
| Частица | 4785 (9.20%) |
| Причастие | 906 (1.74%) |
| Деепричастие | 212 (0.41%) |
| Служебных слов: | 27565 (53.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.27 |
| . точка | 75.65 |
| - тире | 32.15 |
| ! восклицательный знак | 0.90 |
| ? вопросительный знак | 9.06 |
| ... многоточие | 11.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.37 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
