Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562107 |
| Слов в произведении (СВП): | 84702 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.49 |
| СДП диалога, знаков: | 41.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7247 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6902 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1050.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2311.39 | —> 11597-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23223 (27.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61479 (72.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15691 (25.52%) |
| Прилагательное | 6055 (9.85%) |
| Глагол | 17309 (28.15%) |
| Местоимение-существительное | 7941 (12.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3307 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 720 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.22%) |
| Наречие | 4727 (7.69%) |
| Предикатив | 888 (1.44%) |
| Предлог | 7658 (12.46%) |
| Союз | 7072 (11.50%) |
| Междометие | 1599 (2.60%) |
| Вводное слово | 524 (0.85%) |
| Частица | 7123 (11.59%) |
| Причастие | 925 (1.50%) |
| Деепричастие | 241 (0.39%) |
| Служебных слов: | 35480 (57.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.35 |
| . точка | 100.62 |
| - тире | 17.46 |
| ! восклицательный знак | 8.09 |
| ? вопросительный знак | 13.78 |
| ... многоточие | 8.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.70 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.11 |
| " кавычка | 2.21 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.54 |
| ; 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».
