Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 644784 |
| Слов в произведении (СВП): | 90516 |
| Приблизительно страниц: | 334 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.84 |
| СДП диалога, знаков: | 47.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12473 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11784 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 689 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1428.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3436.44 | —> 477-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18410 (20.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72106 (79.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26342 (36.53%) |
| Прилагательное | 8979 (12.45%) |
| Глагол | 16700 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 5128 (7.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2937 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1356 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 333 (0.46%) |
| Наречие | 4005 (5.55%) |
| Предикатив | 528 (0.73%) |
| Предлог | 8960 (12.43%) |
| Союз | 5543 (7.69%) |
| Междометие | 1288 (1.79%) |
| Вводное слово | 162 (0.22%) |
| Частица | 4393 (6.09%) |
| Причастие | 1528 (2.12%) |
| Деепричастие | 198 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28624 (39.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.32 |
| . точка | 88.13 |
| - тире | 26.75 |
| ! восклицательный знак | 9.35 |
| ? вопросительный знак | 8.09 |
| ... многоточие | 14.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 3.56 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.82 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
