Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640049 |
| Слов в произведении (СВП): | 93272 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.48 |
| СДП диалога, знаков: | 41.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9676 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8980 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 696 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2625.24 | —> 9054-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22989 (24.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70283 (75.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23867 (33.96%) |
| Прилагательное | 6765 (9.63%) |
| Глагол | 18473 (26.28%) |
| Местоимение-существительное | 7543 (10.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3354 (4.77%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1682 (2.39%) |
| Числительное (порядковое) | 357 (0.51%) |
| Наречие | 4153 (5.91%) |
| Предикатив | 669 (0.95%) |
| Предлог | 9460 (13.46%) |
| Союз | 6503 (9.25%) |
| Междометие | 1557 (2.22%) |
| Вводное слово | 221 (0.31%) |
| Частица | 5472 (7.79%) |
| Причастие | 1299 (1.85%) |
| Деепричастие | 380 (0.54%) |
| Служебных слов: | 34501 (49.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.37 |
| . точка | 93.09 |
| - тире | 20.71 |
| ! восклицательный знак | 8.13 |
| ? вопросительный знак | 13.82 |
| ... многоточие | 6.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.50 |
| " кавычка | 13.39 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 4.03 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
