Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 245636 |
| Слов в произведении (СВП): | 36376 |
| Приблизительно страниц: | 125 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.73 |
| СДП диалога, знаков: | 52.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6637 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6258 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 379 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2944.35 | —> 4338-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7731 (21.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 28645 (78.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8520 (29.74%) |
| Прилагательное | 3236 (11.30%) |
| Глагол | 6422 (22.42%) |
| Местоимение-существительное | 3046 (10.63%) |
| Местоименное прилагательное | 1325 (4.63%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 354 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 79 (0.28%) |
| Наречие | 1667 (5.82%) |
| Предикатив | 241 (0.84%) |
| Предлог | 3289 (11.48%) |
| Союз | 3412 (11.91%) |
| Междометие | 478 (1.67%) |
| Вводное слово | 92 (0.32%) |
| Частица | 1790 (6.25%) |
| Причастие | 858 (3.00%) |
| Деепричастие | 106 (0.37%) |
| Служебных слов: | 13550 (47.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.69 |
| . точка | 69.17 |
| - тире | 35.71 |
| ! восклицательный знак | 5.47 |
| ? вопросительный знак | 6.21 |
| ... многоточие | 21.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.21 |
| " кавычка | 4.12 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 1.76 |
| ; точка с запятой | 4.40 |
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».
