Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547022 |
| Слов в произведении (СВП): | 84556 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.32 |
| СДП диалога, знаков: | 61.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9598 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8963 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 635 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2649.33 | —> 8761-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21714 (25.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62842 (74.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19758 (31.44%) |
| Прилагательное | 6794 (10.81%) |
| Глагол | 14044 (22.35%) |
| Местоимение-существительное | 7786 (12.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3838 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1096 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 303 (0.48%) |
| Наречие | 3953 (6.29%) |
| Предикатив | 630 (1.00%) |
| Предлог | 8132 (12.94%) |
| Союз | 7569 (12.04%) |
| Междометие | 1639 (2.61%) |
| Вводное слово | 222 (0.35%) |
| Частица | 5891 (9.37%) |
| Причастие | 842 (1.34%) |
| Деепричастие | 202 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35283 (56.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.66 |
| . точка | 64.97 |
| - тире | 22.04 |
| ! восклицательный знак | 2.78 |
| ? вопросительный знак | 10.58 |
| ... многоточие | 7.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 7.06 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 5.76 |
| ; 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».
