Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 547842 |
| Слов в произведении (СВП): | 89926 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.67 |
| СДП диалога, знаков: | 42.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8243 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7661 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 582 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 992.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2242.56 | —> 11759-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 27199 (30.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62727 (69.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18608 (29.67%) |
| Прилагательное | 6058 (9.66%) |
| Глагол | 15470 (24.66%) |
| Местоимение-существительное | 7746 (12.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3840 (6.12%) |
| Местоимение-предикатив | 35 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1220 (1.94%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.21%) |
| Наречие | 4759 (7.59%) |
| Предикатив | 912 (1.45%) |
| Предлог | 8611 (13.73%) |
| Союз | 10386 (16.56%) |
| Междометие | 2135 (3.40%) |
| Вводное слово | 347 (0.55%) |
| Частица | 7407 (11.81%) |
| Причастие | 505 (0.81%) |
| Деепричастие | 272 (0.43%) |
| Служебных слов: | 40779 (65.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.19 |
| . точка | 107.94 |
| - тире | 10.31 |
| ! восклицательный знак | 0.66 |
| ? вопросительный знак | 8.21 |
| ... многоточие | 2.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 1.19 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.21 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
