Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493559 |
| Слов в произведении (СВП): | 72113 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.27 |
| СДП диалога, знаков: | 46.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11046 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 552 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3073.25 | —> 2745-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15621 (21.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56492 (78.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17894 (31.68%) |
| Прилагательное | 6586 (11.66%) |
| Глагол | 14070 (24.91%) |
| Местоимение-существительное | 6264 (11.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2647 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 760 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.30%) |
| Наречие | 2884 (5.11%) |
| Предикатив | 446 (0.79%) |
| Предлог | 7025 (12.44%) |
| Союз | 5571 (9.86%) |
| Междометие | 1034 (1.83%) |
| Вводное слово | 166 (0.29%) |
| Частица | 4368 (7.73%) |
| Причастие | 1064 (1.88%) |
| Деепричастие | 202 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27292 (48.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.72 |
| . точка | 85.67 |
| - тире | 19.69 |
| ! восклицательный знак | 2.94 |
| ? вопросительный знак | 8.42 |
| ... многоточие | 3.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 11.43 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 2.70 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
