Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 391171 |
| Слов в произведении (СВП): | 58273 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.73 |
| СДП диалога, знаков: | 39.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8232 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7802 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 430 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.36 | —> 7821-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14724 (25.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43549 (74.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13141 (30.18%) |
| Прилагательное | 4452 (10.22%) |
| Глагол | 11261 (25.86%) |
| Местоимение-существительное | 4140 (9.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2516 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 543 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.47%) |
| Наречие | 3289 (7.55%) |
| Предикатив | 463 (1.06%) |
| Предлог | 5054 (11.61%) |
| Союз | 5748 (13.20%) |
| Междометие | 1045 (2.40%) |
| Вводное слово | 248 (0.57%) |
| Частица | 4060 (9.32%) |
| Причастие | 678 (1.56%) |
| Деепричастие | 168 (0.39%) |
| Служебных слов: | 22994 (52.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.53 |
| . точка | 72.62 |
| - тире | 22.62 |
| ! восклицательный знак | 9.70 |
| ? вопросительный знак | 14.26 |
| ... многоточие | 3.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 7.38 |
| () скобки | 1.80 |
| : двоеточие | 11.63 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
