Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507233 |
| Слов в произведении (СВП): | 71461 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.91 |
| СДП диалога, знаков: | 45.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8320 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7905 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 415 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1099.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2514.24 | —> 10326-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17156 (24.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54305 (75.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16530 (30.44%) |
| Прилагательное | 5661 (10.42%) |
| Глагол | 12886 (23.73%) |
| Местоимение-существительное | 5909 (10.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3545 (6.53%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 804 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.29%) |
| Наречие | 3073 (5.66%) |
| Предикатив | 569 (1.05%) |
| Предлог | 6937 (12.77%) |
| Союз | 5403 (9.95%) |
| Междометие | 1174 (2.16%) |
| Вводное слово | 245 (0.45%) |
| Частица | 4962 (9.14%) |
| Причастие | 1229 (2.26%) |
| Деепричастие | 184 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28374 (52.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.52 |
| . точка | 94.57 |
| - тире | 40.90 |
| ! восклицательный знак | 7.56 |
| ? вопросительный знак | 15.41 |
| ... многоточие | 3.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.59 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.69 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.12 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
