Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 632121 |
| Слов в произведении (СВП): | 90518 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.97 |
| СДП диалога, знаков: | 53.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12821 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11394 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1427 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1319.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3227.14 | —> 1429-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19833 (21.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70685 (78.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24475 (34.63%) |
| Прилагательное | 7778 (11.00%) |
| Глагол | 15331 (21.69%) |
| Местоимение-существительное | 5943 (8.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3584 (5.07%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 988 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.33%) |
| Наречие | 3666 (5.19%) |
| Предикатив | 636 (0.90%) |
| Предлог | 9259 (13.10%) |
| Союз | 7113 (10.06%) |
| Междометие | 1217 (1.72%) |
| Вводное слово | 254 (0.36%) |
| Частица | 5088 (7.20%) |
| Причастие | 1309 (1.85%) |
| Деепричастие | 335 (0.47%) |
| Служебных слов: | 32802 (46.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.53 |
| . точка | 71.50 |
| - тире | 31.51 |
| ! восклицательный знак | 13.38 |
| ? вопросительный знак | 12.59 |
| ... многоточие | 8.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 9.32 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 3.26 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
