Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562486 |
| Слов в произведении (СВП): | 79255 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.68 |
| СДП диалога, знаков: | 37.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13758 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1627 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1563.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3824.87 | —> 35-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14474 (18.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64781 (81.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23859 (36.83%) |
| Прилагательное | 7737 (11.94%) |
| Глагол | 14270 (22.03%) |
| Местоимение-существительное | 3522 (5.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2057 (3.18%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 668 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.28%) |
| Наречие | 3217 (4.97%) |
| Предикатив | 587 (0.91%) |
| Предлог | 8138 (12.56%) |
| Союз | 4617 (7.13%) |
| Междометие | 1056 (1.63%) |
| Вводное слово | 245 (0.38%) |
| Частица | 3573 (5.52%) |
| Причастие | 1035 (1.60%) |
| Деепричастие | 275 (0.42%) |
| Служебных слов: | 23494 (36.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.90 |
| . точка | 94.86 |
| - тире | 17.60 |
| ! восклицательный знак | 15.01 |
| ? вопросительный знак | 9.55 |
| ... многоточие | 12.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.69 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.93 |
| " кавычка | 18.11 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 8.93 |
| ; точка с запятой | 0.90 |
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».
