Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 403739 |
| Слов в произведении (СВП): | 61639 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.17 |
| СДП диалога, знаков: | 35.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7522 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7238 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 284 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1129.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2584.70 | —> 9533-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14880 (24.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46759 (75.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14410 (30.82%) |
| Прилагательное | 4599 (9.84%) |
| Глагол | 12575 (26.89%) |
| Местоимение-существительное | 6169 (13.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2214 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 590 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.17%) |
| Наречие | 3006 (6.43%) |
| Предикатив | 545 (1.17%) |
| Предлог | 5675 (12.14%) |
| Союз | 4990 (10.67%) |
| Междометие | 897 (1.92%) |
| Вводное слово | 227 (0.49%) |
| Частица | 4137 (8.85%) |
| Причастие | 552 (1.18%) |
| Деепричастие | 112 (0.24%) |
| Служебных слов: | 24428 (52.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.07 |
| . точка | 90.97 |
| - тире | 32.48 |
| ! восклицательный знак | 9.82 |
| ? вопросительный знак | 18.40 |
| ... многоточие | 18.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.35 |
| " кавычка | 7.28 |
| () скобки | 1.14 |
| : двоеточие | 8.73 |
| ; точка с запятой | 2.55 |
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».
