Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 479230 |
| Слов в произведении (СВП): | 69836 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.32 |
| СДП диалога, знаков: | 55.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8738 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8268 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 470 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2650.04 | —> 8754-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17528 (25.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52308 (74.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16813 (32.14%) |
| Прилагательное | 6589 (12.60%) |
| Глагол | 11434 (21.86%) |
| Местоимение-существительное | 5285 (10.10%) |
| Местоименное прилагательное | 2947 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1290 (2.47%) |
| Числительное (порядковое) | 276 (0.53%) |
| Наречие | 3487 (6.67%) |
| Предикатив | 497 (0.95%) |
| Предлог | 7217 (13.80%) |
| Союз | 5913 (11.30%) |
| Междометие | 1234 (2.36%) |
| Вводное слово | 260 (0.50%) |
| Частица | 4316 (8.25%) |
| Причастие | 1135 (2.17%) |
| Деепричастие | 113 (0.22%) |
| Служебных слов: | 27302 (52.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.02 |
| . точка | 89.77 |
| - тире | 14.52 |
| ! восклицательный знак | 2.15 |
| ? вопросительный знак | 7.80 |
| ... многоточие | 0.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 2.38 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 1.82 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
