Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463785 |
| Слов в произведении (СВП): | 66251 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.66 |
| СДП диалога, знаков: | 37.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9721 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9113 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3085.97 | —> 2615-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14505 (21.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51746 (78.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16363 (31.62%) |
| Прилагательное | 5185 (10.02%) |
| Глагол | 13744 (26.56%) |
| Местоимение-существительное | 5202 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 1848 (3.57%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 663 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.24%) |
| Наречие | 2960 (5.72%) |
| Предикатив | 530 (1.02%) |
| Предлог | 5995 (11.59%) |
| Союз | 5404 (10.44%) |
| Междометие | 966 (1.87%) |
| Вводное слово | 307 (0.59%) |
| Частица | 4312 (8.33%) |
| Причастие | 964 (1.86%) |
| Деепричастие | 125 (0.24%) |
| Служебных слов: | 24171 (46.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.92 |
| . точка | 100.75 |
| - тире | 37.66 |
| ! восклицательный знак | 7.89 |
| ? вопросительный знак | 12.39 |
| ... многоточие | 4.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 13.27 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 9.99 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
