Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477039 |
| Слов в произведении (СВП): | 69977 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.62 |
| СДП диалога, знаков: | 42.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7492 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2391.79 | —> 11279-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19385 (27.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50592 (72.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14410 (28.48%) |
| Прилагательное | 4806 (9.50%) |
| Глагол | 13633 (26.95%) |
| Местоимение-существительное | 6028 (11.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2904 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 735 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.34%) |
| Наречие | 4506 (8.91%) |
| Предикатив | 685 (1.35%) |
| Предлог | 5728 (11.32%) |
| Союз | 6845 (13.53%) |
| Междометие | 1257 (2.48%) |
| Вводное слово | 203 (0.40%) |
| Частица | 5687 (11.24%) |
| Причастие | 774 (1.53%) |
| Деепричастие | 182 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28850 (57.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.64 |
| . точка | 85.67 |
| - тире | 43.41 |
| ! восклицательный знак | 9.52 |
| ? вопросительный знак | 14.80 |
| ... многоточие | 7.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 26.09 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 6.04 |
| ; точка с запятой | 0.59 |
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».
