Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478012 |
| Слов в произведении (СВП): | 69691 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.8 |
| СДП диалога, знаков: | 52.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10838 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9815 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1023 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3283.19 | —> 1100-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14405 (20.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55286 (79.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20846 (37.71%) |
| Прилагательное | 6173 (11.17%) |
| Глагол | 11712 (21.18%) |
| Местоимение-существительное | 3618 (6.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2641 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1260 (2.28%) |
| Числительное (порядковое) | 250 (0.45%) |
| Наречие | 2305 (4.17%) |
| Предикатив | 452 (0.82%) |
| Предлог | 7290 (13.19%) |
| Союз | 4703 (8.51%) |
| Междометие | 895 (1.62%) |
| Вводное слово | 184 (0.33%) |
| Частица | 3038 (5.50%) |
| Причастие | 944 (1.71%) |
| Деепричастие | 115 (0.21%) |
| Служебных слов: | 22488 (40.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.15 |
| . точка | 87.08 |
| - тире | 24.87 |
| ! восклицательный знак | 5.40 |
| ? вопросительный знак | 5.74 |
| ... многоточие | 3.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 8.25 |
| () скобки | 3.39 |
| : двоеточие | 2.01 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
