Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550443 |
| Слов в произведении (СВП): | 75181 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.97 |
| СДП диалога, знаков: | 39.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9743 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9068 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 675 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2984.93 | —> 3782-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14633 (19.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60548 (80.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20140 (33.26%) |
| Прилагательное | 7752 (12.80%) |
| Глагол | 13550 (22.38%) |
| Местоимение-существительное | 4471 (7.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2359 (3.90%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 970 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.29%) |
| Наречие | 3298 (5.45%) |
| Предикатив | 613 (1.01%) |
| Предлог | 7314 (12.08%) |
| Союз | 5086 (8.40%) |
| Междометие | 977 (1.61%) |
| Вводное слово | 222 (0.37%) |
| Частица | 3408 (5.63%) |
| Причастие | 1314 (2.17%) |
| Деепричастие | 182 (0.30%) |
| Служебных слов: | 24027 (39.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.53 |
| . точка | 88.51 |
| - тире | 34.10 |
| ! восклицательный знак | 10.77 |
| ? вопросительный знак | 10.87 |
| ... многоточие | 20.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 26.00 |
| () скобки | 1.00 |
| : двоеточие | 6.24 |
| ; точка с запятой | 0.88 |
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».
