Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 634861 |
| Слов в произведении (СВП): | 83094 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.49 |
| СДП диалога, знаков: | 59.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12452 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11259 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1193 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1453.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3462.17 | —> 414-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14447 (17.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68647 (82.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25991 (37.86%) |
| Прилагательное | 8886 (12.94%) |
| Глагол | 15022 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 3199 (4.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2525 (3.68%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1065 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 281 (0.41%) |
| Наречие | 3030 (4.41%) |
| Предикатив | 359 (0.52%) |
| Предлог | 8573 (12.49%) |
| Союз | 4871 (7.10%) |
| Междометие | 981 (1.43%) |
| Вводное слово | 261 (0.38%) |
| Частица | 3510 (5.11%) |
| Причастие | 1759 (2.56%) |
| Деепричастие | 243 (0.35%) |
| Служебных слов: | 24172 (35.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.07 |
| . точка | 75.77 |
| - тире | 26.72 |
| ! восклицательный знак | 2.60 |
| ? вопросительный знак | 5.22 |
| ... многоточие | 4.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 21.29 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 8.62 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
