Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 430317 |
| Слов в произведении (СВП): | 63195 |
| Приблизительно страниц: | 223 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.91 |
| СДП диалога, знаков: | 51.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8825 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8285 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 540 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1236.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2865.94 | —> 5443-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15492 (24.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47703 (75.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15880 (33.29%) |
| Прилагательное | 6134 (12.86%) |
| Глагол | 10219 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 4154 (8.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2867 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 679 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.29%) |
| Наречие | 3093 (6.48%) |
| Предикатив | 399 (0.84%) |
| Предлог | 6786 (14.23%) |
| Союз | 4979 (10.44%) |
| Междометие | 793 (1.66%) |
| Вводное слово | 145 (0.30%) |
| Частица | 3996 (8.38%) |
| Причастие | 1512 (3.17%) |
| Деепричастие | 181 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23912 (50.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.30 |
| . точка | 78.20 |
| - тире | 21.17 |
| ! восклицательный знак | 3.21 |
| ? вопросительный знак | 6.27 |
| ... многоточие | 6.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 28.53 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 1.74 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
