Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 409840 |
| Слов в произведении (СВП): | 59493 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.21 |
| СДП диалога, знаков: | 59.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7684 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7472 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 212 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.42 | —> 5747-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13478 (22.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46015 (77.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14133 (30.71%) |
| Прилагательное | 4857 (10.56%) |
| Глагол | 12455 (27.07%) |
| Местоимение-существительное | 5493 (11.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2551 (5.54%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 423 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.18%) |
| Наречие | 2563 (5.57%) |
| Предикатив | 386 (0.84%) |
| Предлог | 5625 (12.22%) |
| Союз | 4205 (9.14%) |
| Междометие | 823 (1.79%) |
| Вводное слово | 148 (0.32%) |
| Частица | 3683 (8.00%) |
| Причастие | 746 (1.62%) |
| Деепричастие | 155 (0.34%) |
| Служебных слов: | 22687 (49.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.76 |
| . точка | 90.41 |
| - тире | 32.93 |
| ! восклицательный знак | 3.26 |
| ? вопросительный знак | 8.71 |
| ... многоточие | 0.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 0.37 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.56 |
| ; 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».
