Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 619218 |
| Слов в произведении (СВП): | 91278 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.92 |
| СДП диалога, знаков: | 37.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9545 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9059 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 486 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2562.86 | —> 9800-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25403 (27.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65875 (72.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18425 (27.97%) |
| Прилагательное | 6875 (10.44%) |
| Глагол | 17145 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 9530 (14.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4268 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 844 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.26%) |
| Наречие | 5004 (7.60%) |
| Предикатив | 978 (1.48%) |
| Предлог | 7163 (10.87%) |
| Союз | 8428 (12.79%) |
| Междометие | 2027 (3.08%) |
| Вводное слово | 381 (0.58%) |
| Частица | 7483 (11.36%) |
| Причастие | 856 (1.30%) |
| Деепричастие | 260 (0.39%) |
| Служебных слов: | 39553 (60.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.87 |
| . точка | 109.99 |
| - тире | 29.03 |
| ! восклицательный знак | 10.20 |
| ? вопросительный знак | 18.94 |
| ... многоточие | 6.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 4.42 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 6.69 |
| ; 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».
