Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 649732 |
| Слов в произведении (СВП): | 92966 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.6 |
| СДП диалога, знаков: | 48.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10461 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9701 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 760 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.79 | —> 6992-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20045 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72921 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21450 (29.42%) |
| Прилагательное | 6578 (9.02%) |
| Глагол | 17684 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 8914 (12.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3615 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1352 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 276 (0.38%) |
| Наречие | 3843 (5.27%) |
| Предикатив | 707 (0.97%) |
| Предлог | 9437 (12.94%) |
| Союз | 6063 (8.31%) |
| Междометие | 1541 (2.11%) |
| Вводное слово | 365 (0.50%) |
| Частица | 5831 (8.00%) |
| Причастие | 1017 (1.39%) |
| Деепричастие | 195 (0.27%) |
| Служебных слов: | 35979 (49.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.14 |
| . точка | 96.68 |
| - тире | 31.70 |
| ! восклицательный знак | 4.42 |
| ? вопросительный знак | 13.47 |
| ... многоточие | 7.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 14.92 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 6.62 |
| ; 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».
