Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446944 |
| Слов в произведении (СВП): | 69256 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.99 |
| СДП диалога, знаков: | 49.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8045 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7486 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 559 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1091.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2521.33 | —> 10250-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20001 (28.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49255 (71.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15020 (30.49%) |
| Прилагательное | 4726 (9.59%) |
| Глагол | 13072 (26.54%) |
| Местоимение-существительное | 6839 (13.88%) |
| Местоименное прилагательное | 2837 (5.76%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1149 (2.33%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.49%) |
| Наречие | 3738 (7.59%) |
| Предикатив | 719 (1.46%) |
| Предлог | 6030 (12.24%) |
| Союз | 6073 (12.33%) |
| Междометие | 1438 (2.92%) |
| Вводное слово | 257 (0.52%) |
| Частица | 5354 (10.87%) |
| Причастие | 508 (1.03%) |
| Деепричастие | 171 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29003 (58.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 158.04 |
| . точка | 80.02 |
| - тире | 17.79 |
| ! восклицательный знак | 6.60 |
| ? вопросительный знак | 14.79 |
| ... многоточие | 3.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 6.93 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.81 |
| ; 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».
