Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521460 |
| Слов в произведении (СВП): | 78952 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.39 |
| СДП диалога, знаков: | 38.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6749 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 502 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 991.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2193.63 | —> 11853-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21136 (26.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57816 (73.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16448 (28.45%) |
| Прилагательное | 5282 (9.14%) |
| Глагол | 14715 (25.45%) |
| Местоимение-существительное | 9059 (15.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3151 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 526 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.19%) |
| Наречие | 4426 (7.66%) |
| Предикатив | 740 (1.28%) |
| Предлог | 6635 (11.48%) |
| Союз | 7419 (12.83%) |
| Междометие | 1511 (2.61%) |
| Вводное слово | 352 (0.61%) |
| Частица | 5947 (10.29%) |
| Причастие | 546 (0.94%) |
| Деепричастие | 133 (0.23%) |
| Служебных слов: | 34217 (59.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.99 |
| . точка | 92.69 |
| - тире | 38.26 |
| ! восклицательный знак | 10.96 |
| ? вопросительный знак | 21.80 |
| ... многоточие | 18.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.58 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.36 |
| " кавычка | 7.00 |
| () скобки | 3.18 |
| : двоеточие | 6.84 |
| ; 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».
