Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 454443 |
| Слов в произведении (СВП): | 64758 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.73 |
| СДП диалога, знаков: | 36.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12107 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10660 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1447 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1490.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3663.64 | —> 114-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12612 (19.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52146 (80.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17016 (32.63%) |
| Прилагательное | 5625 (10.79%) |
| Глагол | 12686 (24.33%) |
| Местоимение-существительное | 3549 (6.81%) |
| Местоименное прилагательное | 1987 (3.81%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 717 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.23%) |
| Наречие | 2554 (4.90%) |
| Предикатив | 343 (0.66%) |
| Предлог | 6216 (11.92%) |
| Союз | 4822 (9.25%) |
| Междометие | 749 (1.44%) |
| Вводное слово | 76 (0.15%) |
| Частица | 3038 (5.83%) |
| Причастие | 1115 (2.14%) |
| Деепричастие | 284 (0.54%) |
| Служебных слов: | 20734 (39.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.77 |
| . точка | 77.86 |
| - тире | 45.97 |
| ! восклицательный знак | 19.95 |
| ? вопросительный знак | 12.11 |
| ... многоточие | 14.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 15.92 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.72 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
