Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539608 |
| Слов в произведении (СВП): | 75001 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.4 |
| СДП диалога, знаков: | 44.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11248 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10633 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 615 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1465.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3476.36 | —> 372-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14208 (18.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60793 (81.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21262 (34.97%) |
| Прилагательное | 6979 (11.48%) |
| Глагол | 14572 (23.97%) |
| Местоимение-существительное | 4584 (7.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2561 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.27%) |
| Наречие | 3129 (5.15%) |
| Предикатив | 458 (0.75%) |
| Предлог | 8012 (13.18%) |
| Союз | 4359 (7.17%) |
| Междометие | 993 (1.63%) |
| Вводное слово | 132 (0.22%) |
| Частица | 3601 (5.92%) |
| Причастие | 1267 (2.08%) |
| Деепричастие | 167 (0.27%) |
| Служебных слов: | 24422 (40.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.56 |
| . точка | 98.43 |
| - тире | 33.27 |
| ! восклицательный знак | 9.93 |
| ? вопросительный знак | 10.65 |
| ... многоточие | 3.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 10.43 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 2.91 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
