Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496614 |
| Слов в произведении (СВП): | 73845 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.3 |
| СДП диалога, знаков: | 49.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9932 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 342 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3061.15 | —> 2855-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16003 (21.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57842 (78.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19455 (33.63%) |
| Прилагательное | 7035 (12.16%) |
| Глагол | 13754 (23.78%) |
| Местоимение-существительное | 5395 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2777 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 163 (0.28%) |
| Наречие | 2985 (5.16%) |
| Предикатив | 384 (0.66%) |
| Предлог | 7281 (12.59%) |
| Союз | 6306 (10.90%) |
| Междометие | 1037 (1.79%) |
| Вводное слово | 114 (0.20%) |
| Частица | 4272 (7.39%) |
| Причастие | 1066 (1.84%) |
| Деепричастие | 121 (0.21%) |
| Служебных слов: | 27314 (47.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.33 |
| . точка | 82.90 |
| - тире | 24.81 |
| ! восклицательный знак | 5.20 |
| ? вопросительный знак | 7.60 |
| ... многоточие | 1.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 2.60 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; 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».
