Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491251 |
| Слов в произведении (СВП): | 67898 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.52 |
| СДП диалога, знаков: | 49.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9801 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9301 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1313.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3093.72 | —> 2519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13807 (20.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54091 (79.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17660 (32.65%) |
| Прилагательное | 6542 (12.09%) |
| Глагол | 11820 (21.85%) |
| Местоимение-существительное | 4671 (8.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2555 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 710 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 272 (0.50%) |
| Наречие | 3024 (5.59%) |
| Предикатив | 516 (0.95%) |
| Предлог | 7058 (13.05%) |
| Союз | 5066 (9.37%) |
| Междометие | 933 (1.72%) |
| Вводное слово | 222 (0.41%) |
| Частица | 3945 (7.29%) |
| Причастие | 1286 (2.38%) |
| Деепричастие | 165 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24626 (45.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.94 |
| . точка | 84.36 |
| - тире | 40.74 |
| ! восклицательный знак | 7.94 |
| ? вопросительный знак | 11.99 |
| ... многоточие | 9.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 11.33 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; 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».
