Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475143 |
| Слов в произведении (СВП): | 68165 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.9 |
| СДП диалога, знаков: | 53.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9025 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8295 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 730 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2666.80 | —> 8526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19791 (29.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48374 (70.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14715 (30.42%) |
| Прилагательное | 5111 (10.57%) |
| Глагол | 10985 (22.71%) |
| Местоимение-существительное | 5640 (11.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3510 (7.26%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 777 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 266 (0.55%) |
| Наречие | 3726 (7.70%) |
| Предикатив | 772 (1.60%) |
| Предлог | 6200 (12.82%) |
| Союз | 6531 (13.50%) |
| Междометие | 1369 (2.83%) |
| Вводное слово | 246 (0.51%) |
| Частица | 6167 (12.75%) |
| Причастие | 715 (1.48%) |
| Деепричастие | 186 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29864 (61.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.40 |
| . точка | 92.10 |
| - тире | 28.24 |
| ! восклицательный знак | 14.48 |
| ? вопросительный знак | 13.61 |
| ... многоточие | 6.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.83 |
| " кавычка | 5.53 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.59 |
| ; 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».
