Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 516159 |
| Слов в произведении (СВП): | 73799 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.59 |
| СДП диалога, знаков: | 38.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10870 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10060 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 810 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3307.80 | —> 983-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16395 (22.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57404 (77.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19546 (34.05%) |
| Прилагательное | 6910 (12.04%) |
| Глагол | 12666 (22.06%) |
| Местоимение-существительное | 4038 (7.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2470 (4.30%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 702 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.34%) |
| Наречие | 2959 (5.15%) |
| Предикатив | 573 (1.00%) |
| Предлог | 6851 (11.93%) |
| Союз | 6042 (10.53%) |
| Междометие | 997 (1.74%) |
| Вводное слово | 276 (0.48%) |
| Частица | 5010 (8.73%) |
| Причастие | 1538 (2.68%) |
| Деепричастие | 227 (0.40%) |
| Служебных слов: | 25924 (45.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.03 |
| . точка | 86.25 |
| - тире | 35.14 |
| ! восклицательный знак | 14.61 |
| ? вопросительный знак | 17.07 |
| ... многоточие | 12.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 7.68 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 2.21 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
