Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488805 |
| Слов в произведении (СВП): | 69162 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.69 |
| СДП диалога, знаков: | 52.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9078 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8683 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 395 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2955.77 | —> 4173-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16981 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52181 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17749 (34.01%) |
| Прилагательное | 7276 (13.94%) |
| Глагол | 11075 (21.22%) |
| Местоимение-существительное | 3641 (6.98%) |
| Местоименное прилагательное | 2948 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 883 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.42%) |
| Наречие | 3522 (6.75%) |
| Предикатив | 575 (1.10%) |
| Предлог | 6436 (12.33%) |
| Союз | 6212 (11.90%) |
| Междометие | 1218 (2.33%) |
| Вводное слово | 205 (0.39%) |
| Частица | 4803 (9.20%) |
| Причастие | 1393 (2.67%) |
| Деепричастие | 255 (0.49%) |
| Служебных слов: | 25733 (49.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.44 |
| . точка | 71.51 |
| - тире | 16.41 |
| ! восклицательный знак | 1.89 |
| ? вопросительный знак | 4.34 |
| ... многоточие | 5.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 5.77 |
| () скобки | 0.80 |
| : двоеточие | 1.65 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
