Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 499391 |
| Слов в произведении (СВП): | 66382 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.79 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.71 |
| СДП диалога, знаков: | 40.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12328 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10832 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1496 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1496.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3645.85 | —> 131-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12924 (19.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53458 (80.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19082 (35.70%) |
| Прилагательное | 6782 (12.69%) |
| Глагол | 13141 (24.58%) |
| Местоимение-существительное | 2173 (4.06%) |
| Местоименное прилагательное | 1509 (2.82%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 545 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.21%) |
| Наречие | 3027 (5.66%) |
| Предикатив | 477 (0.89%) |
| Предлог | 6285 (11.76%) |
| Союз | 4397 (8.23%) |
| Междометие | 1227 (2.30%) |
| Вводное слово | 231 (0.43%) |
| Частица | 3343 (6.25%) |
| Причастие | 1238 (2.32%) |
| Деепричастие | 160 (0.30%) |
| Служебных слов: | 19333 (36.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.91 |
| . точка | 90.99 |
| - тире | 37.42 |
| ! восклицательный знак | 3.43 |
| ? вопросительный знак | 9.40 |
| ... многоточие | 22.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 22.08 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 8.00 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
