Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545444 |
| Слов в произведении (СВП): | 77984 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.98 |
| СДП диалога, знаков: | 51.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7868 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7618 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 250 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.25 | —> 9220-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18740 (24.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59244 (75.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16280 (27.48%) |
| Прилагательное | 6140 (10.36%) |
| Глагол | 15858 (26.77%) |
| Местоимение-существительное | 6989 (11.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3772 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 492 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.19%) |
| Наречие | 4195 (7.08%) |
| Предикатив | 574 (0.97%) |
| Предлог | 7267 (12.27%) |
| Союз | 6072 (10.25%) |
| Междометие | 1297 (2.19%) |
| Вводное слово | 248 (0.42%) |
| Частица | 5416 (9.14%) |
| Причастие | 870 (1.47%) |
| Деепричастие | 177 (0.30%) |
| Служебных слов: | 31243 (52.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.24 |
| . точка | 96.89 |
| - тире | 35.03 |
| ! восклицательный знак | 10.19 |
| ? вопросительный знак | 12.63 |
| ... многоточие | 3.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 2.18 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.04 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
