Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 560542 |
| Слов в произведении (СВП): | 79980 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.82 |
| СДП диалога, знаков: | 37.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8961 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8446 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 515 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2619.71 | —> 9125-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19257 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60723 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18887 (31.10%) |
| Прилагательное | 6244 (10.28%) |
| Глагол | 14395 (23.71%) |
| Местоимение-существительное | 5333 (8.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3348 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 870 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.28%) |
| Наречие | 3791 (6.24%) |
| Предикатив | 704 (1.16%) |
| Предлог | 8271 (13.62%) |
| Союз | 6478 (10.67%) |
| Междометие | 1152 (1.90%) |
| Вводное слово | 276 (0.45%) |
| Частица | 5518 (9.09%) |
| Причастие | 1522 (2.51%) |
| Деепричастие | 250 (0.41%) |
| Служебных слов: | 30635 (50.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.37 |
| . точка | 99.51 |
| - тире | 41.26 |
| ! восклицательный знак | 7.89 |
| ? вопросительный знак | 15.33 |
| ... многоточие | 6.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 16.50 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.68 |
| ; 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».
