Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476594 |
| Слов в произведении (СВП): | 69230 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.25 |
| СДП диалога, знаков: | 43.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6503 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6261 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 242 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1063.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2322.74 | —> 11558-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17757 (25.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51473 (74.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14201 (27.59%) |
| Прилагательное | 5022 (9.76%) |
| Глагол | 14220 (27.63%) |
| Местоимение-существительное | 6158 (11.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2751 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 648 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.20%) |
| Наречие | 3691 (7.17%) |
| Предикатив | 729 (1.42%) |
| Предлог | 6300 (12.24%) |
| Союз | 5274 (10.25%) |
| Междометие | 1281 (2.49%) |
| Вводное слово | 360 (0.70%) |
| Частица | 5512 (10.71%) |
| Причастие | 647 (1.26%) |
| Деепричастие | 171 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27814 (54.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.95 |
| . точка | 102.22 |
| - тире | 24.25 |
| ! восклицательный знак | 6.57 |
| ? вопросительный знак | 15.69 |
| ... многоточие | 6.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.24 |
| " кавычка | 1.88 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.72 |
| ; 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».
