Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 436369 |
| Слов в произведении (СВП): | 64536 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.34 |
| СДП диалога, знаков: | 34.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7496 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7133 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 363 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1121.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2502.90 | —> 10448-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16186 (25.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48350 (74.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14803 (30.62%) |
| Прилагательное | 4326 (8.95%) |
| Глагол | 13153 (27.20%) |
| Местоимение-существительное | 6813 (14.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2529 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 718 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.25%) |
| Наречие | 2968 (6.14%) |
| Предикатив | 707 (1.46%) |
| Предлог | 6067 (12.55%) |
| Союз | 5132 (10.61%) |
| Междометие | 1088 (2.25%) |
| Вводное слово | 339 (0.70%) |
| Частица | 3993 (8.26%) |
| Причастие | 702 (1.45%) |
| Деепричастие | 177 (0.37%) |
| Служебных слов: | 26148 (54.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.02 |
| . точка | 113.92 |
| - тире | 34.40 |
| ! восклицательный знак | 7.45 |
| ? вопросительный знак | 26.00 |
| ... многоточие | 3.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 6.65 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 5.73 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
