Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469962 |
| Слов в произведении (СВП): | 70508 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.25 |
| СДП диалога, знаков: | 55.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9202 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8526 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 676 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2784.58 | —> 6677-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18145 (25.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52363 (74.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17950 (34.28%) |
| Прилагательное | 6189 (11.82%) |
| Глагол | 11753 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 3965 (7.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3128 (5.97%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 978 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 283 (0.54%) |
| Наречие | 2961 (5.65%) |
| Предикатив | 499 (0.95%) |
| Предлог | 7015 (13.40%) |
| Союз | 6563 (12.53%) |
| Междометие | 1003 (1.92%) |
| Вводное слово | 168 (0.32%) |
| Частица | 4969 (9.49%) |
| Причастие | 969 (1.85%) |
| Деепричастие | 224 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27050 (51.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.38 |
| . точка | 57.53 |
| - тире | 10.13 |
| ! восклицательный знак | 5.55 |
| ? вопросительный знак | 5.56 |
| ... многоточие | 8.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 8.40 |
| () скобки | 1.12 |
| : двоеточие | 1.21 |
| ; 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».
