Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468789 |
| Слов в произведении (СВП): | 67453 |
| Приблизительно страниц: | 222 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.31 |
| СДП диалога, знаков: | 78.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 24.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7423 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7234 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 189 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1081.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2445.75 | —> 10942-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17247 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50206 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14746 (29.37%) |
| Прилагательное | 4414 (8.79%) |
| Глагол | 13825 (27.54%) |
| Местоимение-существительное | 7870 (15.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3525 (7.02%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 754 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.29%) |
| Наречие | 3369 (6.71%) |
| Предикатив | 374 (0.74%) |
| Предлог | 5645 (11.24%) |
| Союз | 5715 (11.38%) |
| Междометие | 993 (1.98%) |
| Вводное слово | 100 (0.20%) |
| Частица | 4553 (9.07%) |
| Причастие | 865 (1.72%) |
| Деепричастие | 194 (0.39%) |
| Служебных слов: | 28600 (56.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.75 |
| . точка | 60.46 |
| - тире | 26.89 |
| ! восклицательный знак | 6.00 |
| ? вопросительный знак | 6.95 |
| ... многоточие | 0.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 10.94 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.16 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
