Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 434204 |
| Слов в произведении (СВП): | 65353 |
| Приблизительно страниц: | 224 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.31 |
| СДП диалога, знаков: | 43.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8751 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8114 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 637 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2745.65 | —> 7317-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14867 (22.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50486 (77.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16686 (33.05%) |
| Прилагательное | 6185 (12.25%) |
| Глагол | 10819 (21.43%) |
| Местоимение-существительное | 5760 (11.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2950 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 552 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.23%) |
| Наречие | 2785 (5.52%) |
| Предикатив | 456 (0.90%) |
| Предлог | 6632 (13.14%) |
| Союз | 5039 (9.98%) |
| Междометие | 995 (1.97%) |
| Вводное слово | 122 (0.24%) |
| Частица | 3631 (7.19%) |
| Причастие | 960 (1.90%) |
| Деепричастие | 135 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25273 (50.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.82 |
| . точка | 90.31 |
| - тире | 21.38 |
| ! восклицательный знак | 9.69 |
| ? вопросительный знак | 9.81 |
| ... многоточие | 0.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 7.59 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
