Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 744285 |
| Слов в произведении (СВП): | 99010 |
| Приблизительно страниц: | 376 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.31 |
| СДП диалога, знаков: | 53.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11784 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 784 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3107.26 | —> 2388-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20846 (21.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 78164 (78.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27334 (34.97%) |
| Прилагательное | 9936 (12.71%) |
| Глагол | 16425 (21.01%) |
| Местоимение-существительное | 5906 (7.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4343 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 240 (0.31%) |
| Наречие | 3936 (5.04%) |
| Предикатив | 718 (0.92%) |
| Предлог | 9584 (12.26%) |
| Союз | 7268 (9.30%) |
| Междометие | 1454 (1.86%) |
| Вводное слово | 201 (0.26%) |
| Частица | 5883 (7.53%) |
| Причастие | 1917 (2.45%) |
| Деепричастие | 235 (0.30%) |
| Служебных слов: | 34878 (44.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.79 |
| . точка | 84.73 |
| - тире | 35.97 |
| ! восклицательный знак | 4.89 |
| ? вопросительный знак | 12.35 |
| ... многоточие | 9.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 8.93 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
