Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485949 |
| Слов в произведении (СВП): | 69560 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 46.23 |
| СДП диалога, знаков: | 38.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8586 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7793 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 793 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.81 | —> 6527-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16304 (23.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53256 (76.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16520 (31.02%) |
| Прилагательное | 7797 (14.64%) |
| Глагол | 11064 (20.78%) |
| Местоимение-существительное | 3110 (5.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2549 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 661 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.30%) |
| Наречие | 4107 (7.71%) |
| Предикатив | 753 (1.41%) |
| Предлог | 6591 (12.38%) |
| Союз | 5734 (10.77%) |
| Междометие | 950 (1.78%) |
| Вводное слово | 193 (0.36%) |
| Частица | 4514 (8.48%) |
| Причастие | 2122 (3.98%) |
| Деепричастие | 168 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23820 (44.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.52 |
| . точка | 120.64 |
| - тире | 41.20 |
| ! восклицательный знак | 9.47 |
| ? вопросительный знак | 12.22 |
| ... многоточие | 18.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
| " кавычка | 2.75 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 3.46 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
