Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570416 |
| Слов в произведении (СВП): | 81229 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.88 |
| СДП диалога, знаков: | 51.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12227 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11109 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1118 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1388.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3339.32 | —> 846-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16697 (20.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64532 (79.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22898 (35.48%) |
| Прилагательное | 8267 (12.81%) |
| Глагол | 13108 (20.31%) |
| Местоимение-существительное | 3624 (5.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2693 (4.17%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1051 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 266 (0.41%) |
| Наречие | 3519 (5.45%) |
| Предикатив | 601 (0.93%) |
| Предлог | 8255 (12.79%) |
| Союз | 5986 (9.28%) |
| Междометие | 1293 (2.00%) |
| Вводное слово | 138 (0.21%) |
| Частица | 4789 (7.42%) |
| Причастие | 2073 (3.21%) |
| Деепричастие | 231 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27021 (41.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.85 |
| . точка | 88.85 |
| - тире | 41.30 |
| ! восклицательный знак | 1.85 |
| ? вопросительный знак | 7.21 |
| ... многоточие | 18.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 9.36 |
| () скобки | 2.47 |
| : двоеточие | 5.01 |
| ; точка с запятой | 0.57 |
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».
