Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493959 |
| Слов в произведении (СВП): | 70120 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 89.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.26 |
| СДП диалога, знаков: | 72.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6712 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6496 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 216 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1042.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2262.74 | —> 11731-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17875 (25.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52245 (74.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15328 (29.34%) |
| Прилагательное | 5332 (10.21%) |
| Глагол | 13398 (25.64%) |
| Местоимение-существительное | 5864 (11.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3899 (7.46%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 904 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.30%) |
| Наречие | 3229 (6.18%) |
| Предикатив | 497 (0.95%) |
| Предлог | 6780 (12.98%) |
| Союз | 5939 (11.37%) |
| Междометие | 1195 (2.29%) |
| Вводное слово | 169 (0.32%) |
| Частица | 5183 (9.92%) |
| Причастие | 1040 (1.99%) |
| Деепричастие | 196 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29230 (55.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.03 |
| . точка | 67.64 |
| - тире | 25.51 |
| ! восклицательный знак | 2.82 |
| ? вопросительный знак | 5.70 |
| ... многоточие | 1.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 1.25 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; 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».
