Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589588 |
| Слов в произведении (СВП): | 86273 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.37 |
| СДП диалога, знаков: | 52.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10290 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9748 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 542 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1261.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2919.34 | —> 4712-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21818 (25.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64455 (74.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20532 (31.85%) |
| Прилагательное | 8158 (12.66%) |
| Глагол | 13968 (21.67%) |
| Местоимение-существительное | 4921 (7.63%) |
| Местоименное прилагательное | 4319 (6.70%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1065 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 296 (0.46%) |
| Наречие | 4320 (6.70%) |
| Предикатив | 733 (1.14%) |
| Предлог | 8504 (13.19%) |
| Союз | 8666 (13.44%) |
| Междометие | 1350 (2.09%) |
| Вводное слово | 290 (0.45%) |
| Частица | 5639 (8.75%) |
| Причастие | 1752 (2.72%) |
| Деепричастие | 219 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33917 (52.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.32 |
| . точка | 60.05 |
| - тире | 15.39 |
| ! восклицательный знак | 14.72 |
| ? вопросительный знак | 9.78 |
| ... многоточие | 7.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 12.39 |
| () скобки | 0.61 |
| : двоеточие | 10.21 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
