Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526795 |
| Слов в произведении (СВП): | 75469 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.04 |
| СДП диалога, знаков: | 49.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8340 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7717 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 623 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.58 | —> 9441-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17565 (23.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57904 (76.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19731 (34.08%) |
| Прилагательное | 6803 (11.75%) |
| Глагол | 12661 (21.87%) |
| Местоимение-существительное | 5072 (8.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3528 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 307 (0.53%) |
| Наречие | 3303 (5.70%) |
| Предикатив | 639 (1.10%) |
| Предлог | 7113 (12.28%) |
| Союз | 6091 (10.52%) |
| Междометие | 1233 (2.13%) |
| Вводное слово | 261 (0.45%) |
| Частица | 4834 (8.35%) |
| Причастие | 1315 (2.27%) |
| Деепричастие | 121 (0.21%) |
| Служебных слов: | 28265 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.42 |
| . точка | 72.98 |
| - тире | 21.65 |
| ! восклицательный знак | 17.21 |
| ? вопросительный знак | 8.23 |
| ... многоточие | 13.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.77 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 16.59 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 3.94 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
