Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537663 |
| Слов в произведении (СВП): | 77376 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.97 |
| СДП диалога, знаков: | 45.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8971 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8572 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 399 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2861.91 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15859 (20.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61517 (79.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21156 (34.39%) |
| Прилагательное | 7465 (12.13%) |
| Глагол | 14978 (24.35%) |
| Местоимение-существительное | 4812 (7.82%) |
| Местоименное прилагательное | 2503 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 828 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.14%) |
| Наречие | 3470 (5.64%) |
| Предикатив | 612 (0.99%) |
| Предлог | 7067 (11.49%) |
| Союз | 5076 (8.25%) |
| Междометие | 1221 (1.98%) |
| Вводное слово | 231 (0.38%) |
| Частица | 3944 (6.41%) |
| Причастие | 1580 (2.57%) |
| Деепричастие | 181 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25051 (40.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.34 |
| . точка | 103.07 |
| - тире | 25.18 |
| ! восклицательный знак | 9.89 |
| ? вопросительный знак | 6.38 |
| ... многоточие | 9.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 1.18 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.71 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
