Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487845 |
| Слов в произведении (СВП): | 71857 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.71 |
| СДП диалога, знаков: | 35.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7792 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7561 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 231 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1208.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2598.75 | —> 9353-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18315 (25.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53542 (74.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17693 (33.05%) |
| Прилагательное | 6467 (12.08%) |
| Глагол | 13259 (24.76%) |
| Местоимение-существительное | 3513 (6.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2695 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 953 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.38%) |
| Наречие | 4320 (8.07%) |
| Предикатив | 678 (1.27%) |
| Предлог | 6853 (12.80%) |
| Союз | 6589 (12.31%) |
| Междометие | 1192 (2.23%) |
| Вводное слово | 272 (0.51%) |
| Частица | 5401 (10.09%) |
| Причастие | 1054 (1.97%) |
| Деепричастие | 226 (0.42%) |
| Служебных слов: | 26758 (49.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.58 |
| . точка | 93.89 |
| - тире | 16.55 |
| ! восклицательный знак | 6.85 |
| ? вопросительный знак | 10.98 |
| ... многоточие | 5.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 1.64 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.03 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
