Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 558306 |
| Слов в произведении (СВП): | 80306 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.24 |
| СДП диалога, знаков: | 60.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7586 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 275 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2592.13 | —> 9430-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20149 (25.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60157 (74.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16272 (27.05%) |
| Прилагательное | 6600 (10.97%) |
| Глагол | 15596 (25.93%) |
| Местоимение-существительное | 7299 (12.13%) |
| Местоименное прилагательное | 4328 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 513 (0.85%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.20%) |
| Наречие | 4306 (7.16%) |
| Предикатив | 591 (0.98%) |
| Предлог | 7150 (11.89%) |
| Союз | 6643 (11.04%) |
| Междометие | 1462 (2.43%) |
| Вводное слово | 264 (0.44%) |
| Частица | 5563 (9.25%) |
| Причастие | 947 (1.57%) |
| Деепричастие | 196 (0.33%) |
| Служебных слов: | 32909 (54.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.51 |
| . точка | 82.78 |
| - тире | 32.15 |
| ! восклицательный знак | 9.58 |
| ? вопросительный знак | 11.17 |
| ... многоточие | 3.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 2.58 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.31 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
