Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534920 |
| Слов в произведении (СВП): | 80445 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.58 |
| СДП диалога, знаков: | 49.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8710 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8198 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 512 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2587.95 | —> 9493-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21876 (27.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58569 (72.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17337 (29.60%) |
| Прилагательное | 5742 (9.80%) |
| Глагол | 13341 (22.78%) |
| Местоимение-существительное | 7644 (13.05%) |
| Местоименное прилагательное | 4637 (7.92%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 848 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.34%) |
| Наречие | 4286 (7.32%) |
| Предикатив | 864 (1.48%) |
| Предлог | 7300 (12.46%) |
| Союз | 7264 (12.40%) |
| Междометие | 1472 (2.51%) |
| Вводное слово | 259 (0.44%) |
| Частица | 6487 (11.08%) |
| Причастие | 975 (1.66%) |
| Деепричастие | 161 (0.27%) |
| Служебных слов: | 35243 (60.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.95 |
| . точка | 90.77 |
| - тире | 42.36 |
| ! восклицательный знак | 6.59 |
| ? вопросительный знак | 12.41 |
| ... многоточие | 2.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.62 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.17 |
| ; 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».
