Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429469 |
| Слов в произведении (СВП): | 62525 |
| Приблизительно страниц: | 220 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.33 |
| СДП диалога, знаков: | 49.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11186 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1009 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1359.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3380.90 | —> 673-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14574 (23.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47951 (76.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15882 (33.12%) |
| Прилагательное | 5092 (10.62%) |
| Глагол | 10696 (22.31%) |
| Местоимение-существительное | 3557 (7.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2710 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.32%) |
| Наречие | 2919 (6.09%) |
| Предикатив | 493 (1.03%) |
| Предлог | 6740 (14.06%) |
| Союз | 5286 (11.02%) |
| Междометие | 788 (1.64%) |
| Вводное слово | 245 (0.51%) |
| Частица | 4422 (9.22%) |
| Причастие | 956 (1.99%) |
| Деепричастие | 176 (0.37%) |
| Служебных слов: | 23939 (49.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.83 |
| . точка | 67.41 |
| - тире | 28.42 |
| ! восклицательный знак | 4.27 |
| ? вопросительный знак | 8.84 |
| ... многоточие | 15.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 17.13 |
| () скобки | 1.04 |
| : двоеточие | 4.91 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
