Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 335030 |
| Слов в произведении (СВП): | 49852 |
| Приблизительно страниц: | 172 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.55 |
| СДП диалога, знаков: | 37.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7511 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 383 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2832.02 | —> 5948-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12561 (25.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37291 (74.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10847 (29.09%) |
| Прилагательное | 3897 (10.45%) |
| Глагол | 9816 (26.32%) |
| Местоимение-существительное | 4077 (10.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2214 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.28%) |
| Наречие | 2411 (6.47%) |
| Предикатив | 471 (1.26%) |
| Предлог | 4096 (10.98%) |
| Союз | 4650 (12.47%) |
| Междометие | 966 (2.59%) |
| Вводное слово | 186 (0.50%) |
| Частица | 3474 (9.32%) |
| Причастие | 459 (1.23%) |
| Деепричастие | 100 (0.27%) |
| Служебных слов: | 19770 (53.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.87 |
| . точка | 86.60 |
| - тире | 25.72 |
| ! восклицательный знак | 11.55 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 5.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 9.45 |
| () скобки | 4.63 |
| : двоеточие | 14.62 |
| ; точка с запятой | 0.60 |
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».
