Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475412 |
| Слов в произведении (СВП): | 70993 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.2 |
| СДП диалога, знаков: | 38.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7491 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7174 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 317 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2491.35 | —> 10558-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16916 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54077 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16322 (30.18%) |
| Прилагательное | 5278 (9.76%) |
| Глагол | 13668 (25.28%) |
| Местоимение-существительное | 5707 (10.55%) |
| Местоименное прилагательное | 3182 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 867 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.44%) |
| Наречие | 3522 (6.51%) |
| Предикатив | 550 (1.02%) |
| Предлог | 6612 (12.23%) |
| Союз | 5613 (10.38%) |
| Междометие | 1164 (2.15%) |
| Вводное слово | 163 (0.30%) |
| Частица | 4654 (8.61%) |
| Причастие | 873 (1.61%) |
| Деепричастие | 210 (0.39%) |
| Служебных слов: | 27312 (50.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.21 |
| . точка | 95.16 |
| - тире | 40.19 |
| ! восклицательный знак | 11.49 |
| ? вопросительный знак | 16.79 |
| ... многоточие | 13.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.03 |
| " кавычка | 6.82 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; точка с запятой | 0.96 |
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».
