Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463833 |
| Слов в произведении (СВП): | 65358 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.13 |
| СДП диалога, знаков: | 42.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10127 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9554 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 573 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1341.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3171.91 | —> 1797-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13916 (21.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51442 (78.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16600 (32.27%) |
| Прилагательное | 5981 (11.63%) |
| Глагол | 12645 (24.58%) |
| Местоимение-существительное | 6070 (11.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2553 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 583 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.27%) |
| Наречие | 2854 (5.55%) |
| Предикатив | 446 (0.87%) |
| Предлог | 6009 (11.68%) |
| Союз | 4209 (8.18%) |
| Междометие | 829 (1.61%) |
| Вводное слово | 244 (0.47%) |
| Частица | 3826 (7.44%) |
| Причастие | 850 (1.65%) |
| Деепричастие | 151 (0.29%) |
| Служебных слов: | 23897 (46.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.51 |
| . точка | 97.29 |
| - тире | 37.94 |
| ! восклицательный знак | 12.18 |
| ? вопросительный знак | 17.70 |
| ... многоточие | 8.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 7.28 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 2.14 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
