Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444613 |
| Слов в произведении (СВП): | 67564 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.94 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.49 |
| СДП диалога, знаков: | 52.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6649 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6416 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 233 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1044.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2300.64 | —> 11636-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17156 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50408 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13348 (26.48%) |
| Прилагательное | 4470 (8.87%) |
| Глагол | 13398 (26.58%) |
| Местоимение-существительное | 7696 (15.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3662 (7.26%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 577 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.30%) |
| Наречие | 2848 (5.65%) |
| Предикатив | 519 (1.03%) |
| Предлог | 4987 (9.89%) |
| Союз | 6625 (13.14%) |
| Междометие | 1174 (2.33%) |
| Вводное слово | 168 (0.33%) |
| Частица | 5313 (10.54%) |
| Причастие | 653 (1.30%) |
| Деепричастие | 132 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29766 (59.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.52 |
| . точка | 85.18 |
| - тире | 26.60 |
| ! восклицательный знак | 8.53 |
| ? вопросительный знак | 12.20 |
| ... многоточие | 5.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 0.92 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.60 |
| ; 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».
