Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 413986 |
| Слов в произведении (СВП): | 59379 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.48 |
| СДП диалога, знаков: | 41.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7886 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7535 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 351 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2699.80 | —> 8019-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12314 (20.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47065 (79.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16129 (34.27%) |
| Прилагательное | 4431 (9.41%) |
| Глагол | 11464 (24.36%) |
| Местоимение-существительное | 5764 (12.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2404 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 770 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.40%) |
| Наречие | 2262 (4.81%) |
| Предикатив | 490 (1.04%) |
| Предлог | 5638 (11.98%) |
| Союз | 3804 (8.08%) |
| Междометие | 860 (1.83%) |
| Вводное слово | 141 (0.30%) |
| Частица | 3501 (7.44%) |
| Причастие | 555 (1.18%) |
| Деепричастие | 121 (0.26%) |
| Служебных слов: | 22240 (47.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.43 |
| . точка | 98.12 |
| - тире | 39.63 |
| ! восклицательный знак | 9.11 |
| ? вопросительный знак | 12.18 |
| ... многоточие | 19.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.38 |
| " кавычка | 12.18 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 10.56 |
| ; точка с запятой | 1.40 |
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».
