Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517663 |
| Слов в произведении (СВП): | 71515 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.89 |
| СДП диалога, знаков: | 58.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11173 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10228 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 945 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1347.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3218.27 | —> 1479-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14936 (20.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56579 (79.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18528 (32.75%) |
| Прилагательное | 6652 (11.76%) |
| Глагол | 11845 (20.94%) |
| Местоимение-существительное | 4172 (7.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2748 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1020 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.38%) |
| Наречие | 3223 (5.70%) |
| Предикатив | 606 (1.07%) |
| Предлог | 7149 (12.64%) |
| Союз | 4922 (8.70%) |
| Междометие | 1184 (2.09%) |
| Вводное слово | 173 (0.31%) |
| Частица | 4025 (7.11%) |
| Причастие | 1644 (2.91%) |
| Деепричастие | 195 (0.34%) |
| Служебных слов: | 24578 (43.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.48 |
| . точка | 73.06 |
| - тире | 39.99 |
| ! восклицательный знак | 7.22 |
| ? вопросительный знак | 7.61 |
| ... многоточие | 19.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.89 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 11.66 |
| () скобки | 2.18 |
| : двоеточие | 7.13 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
