Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497937 |
| Слов в произведении (СВП): | 70916 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.11 |
| СДП диалога, знаков: | 49.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7127 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6884 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 243 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2527.43 | —> 10194-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17945 (25.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52971 (74.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14828 (27.99%) |
| Прилагательное | 5763 (10.88%) |
| Глагол | 13714 (25.89%) |
| Местоимение-существительное | 6475 (12.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3382 (6.38%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 485 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.23%) |
| Наречие | 4133 (7.80%) |
| Предикатив | 521 (0.98%) |
| Предлог | 6266 (11.83%) |
| Союз | 6011 (11.35%) |
| Междометие | 1288 (2.43%) |
| Вводное слово | 272 (0.51%) |
| Частица | 5132 (9.69%) |
| Причастие | 689 (1.30%) |
| Деепричастие | 150 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28982 (54.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.55 |
| . точка | 103.78 |
| - тире | 43.08 |
| ! восклицательный знак | 9.41 |
| ? вопросительный знак | 15.61 |
| ... многоточие | 4.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 1.89 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.30 |
| ; 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».
