Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 638936 |
| Слов в произведении (СВП): | 90341 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.09 |
| СДП диалога, знаков: | 41.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9255 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8796 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 459 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2752.63 | —> 7195-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20741 (22.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69600 (77.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21633 (31.08%) |
| Прилагательное | 9051 (13.00%) |
| Глагол | 16925 (24.32%) |
| Местоимение-существительное | 6362 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 4146 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 811 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 195 (0.28%) |
| Наречие | 4641 (6.67%) |
| Предикатив | 663 (0.95%) |
| Предлог | 7909 (11.36%) |
| Союз | 6752 (9.70%) |
| Междометие | 1441 (2.07%) |
| Вводное слово | 295 (0.42%) |
| Частица | 5866 (8.43%) |
| Причастие | 1158 (1.66%) |
| Деепричастие | 226 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33000 (47.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.42 |
| . точка | 99.62 |
| - тире | 52.18 |
| ! восклицательный знак | 5.70 |
| ? вопросительный знак | 15.47 |
| ... многоточие | 10.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 6.25 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.43 |
| ; точка с запятой | 0.54 |
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».
