Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477626 |
| Слов в произведении (СВП): | 72664 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.35 |
| СДП диалога, знаков: | 59.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9448 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8718 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 730 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1197.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2835.24 | —> 5901-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17421 (23.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55243 (76.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15121 (27.37%) |
| Прилагательное | 5215 (9.44%) |
| Глагол | 12433 (22.51%) |
| Местоимение-существительное | 6667 (12.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3825 (6.92%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 774 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 155 (0.28%) |
| Наречие | 3726 (6.74%) |
| Предикатив | 546 (0.99%) |
| Предлог | 7500 (13.58%) |
| Союз | 6601 (11.95%) |
| Междометие | 1286 (2.33%) |
| Вводное слово | 196 (0.35%) |
| Частица | 5358 (9.70%) |
| Причастие | 961 (1.74%) |
| Деепричастие | 287 (0.52%) |
| Служебных слов: | 31732 (57.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.25 |
| . точка | 67.87 |
| - тире | 24.72 |
| ! восклицательный знак | 9.50 |
| ? вопросительный знак | 6.21 |
| ... многоточие | 2.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.47 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 10.98 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.23 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
