Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 499243 |
| Слов в произведении (СВП): | 75980 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.36 |
| СДП диалога, знаков: | 41.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8656 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8243 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 413 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2715.26 | —> 7774-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18222 (23.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57758 (76.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17210 (29.80%) |
| Прилагательное | 5936 (10.28%) |
| Глагол | 14379 (24.90%) |
| Местоимение-существительное | 6834 (11.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2703 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 709 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.31%) |
| Наречие | 3493 (6.05%) |
| Предикатив | 685 (1.19%) |
| Предлог | 7539 (13.05%) |
| Союз | 6310 (10.92%) |
| Междометие | 1344 (2.33%) |
| Вводное слово | 223 (0.39%) |
| Частица | 5142 (8.90%) |
| Причастие | 746 (1.29%) |
| Деепричастие | 163 (0.28%) |
| Служебных слов: | 30263 (52.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.80 |
| . точка | 93.99 |
| - тире | 18.43 |
| ! восклицательный знак | 5.44 |
| ? вопросительный знак | 15.39 |
| ... многоточие | 4.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.59 |
| " кавычка | 2.59 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 4.79 |
| ; 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».
