Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 664784 |
| Слов в произведении (СВП): | 92924 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.79 |
| СДП диалога, знаков: | 46.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11114 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10589 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2960.24 | —> 4102-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19884 (21.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73040 (78.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23202 (31.77%) |
| Прилагательное | 8429 (11.54%) |
| Глагол | 18069 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 7334 (10.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3881 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 937 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 313 (0.43%) |
| Наречие | 3601 (4.93%) |
| Предикатив | 627 (0.86%) |
| Предлог | 8992 (12.31%) |
| Союз | 6923 (9.48%) |
| Междометие | 1252 (1.71%) |
| Вводное слово | 246 (0.34%) |
| Частица | 5217 (7.14%) |
| Причастие | 1270 (1.74%) |
| Деепричастие | 223 (0.31%) |
| Служебных слов: | 34078 (46.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.81 |
| . точка | 94.80 |
| - тире | 35.85 |
| ! восклицательный знак | 7.02 |
| ? вопросительный знак | 7.07 |
| ... многоточие | 7.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.33 |
| " кавычка | 7.65 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 2.38 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
