Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575021 |
| Слов в произведении (СВП): | 85295 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.78 |
| СДП диалога, знаков: | 34.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7976 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 806 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2674.77 | —> 8408-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18887 (22.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66408 (77.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19502 (29.37%) |
| Прилагательное | 6882 (10.36%) |
| Глагол | 17004 (25.61%) |
| Местоимение-существительное | 6835 (10.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3796 (5.72%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 844 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 233 (0.35%) |
| Наречие | 3750 (5.65%) |
| Предикатив | 589 (0.89%) |
| Предлог | 8555 (12.88%) |
| Союз | 6019 (9.06%) |
| Междометие | 1286 (1.94%) |
| Вводное слово | 163 (0.25%) |
| Частица | 4740 (7.14%) |
| Причастие | 1214 (1.83%) |
| Деепричастие | 160 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31559 (47.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.60 |
| . точка | 114.27 |
| - тире | 23.68 |
| ! восклицательный знак | 3.70 |
| ? вопросительный знак | 8.93 |
| ... многоточие | 6.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 4.76 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.79 |
| ; точка с запятой | 0.41 |
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».
