Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 544346 |
| Слов в произведении (СВП): | 75958 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.14 |
| СДП диалога, знаков: | 44.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9178 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8900 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 278 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1332.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3039.98 | —> 3098-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15429 (20.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60529 (79.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19040 (31.46%) |
| Прилагательное | 6506 (10.75%) |
| Глагол | 15597 (25.77%) |
| Местоимение-существительное | 5065 (8.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2668 (4.41%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 569 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.19%) |
| Наречие | 3336 (5.51%) |
| Предикатив | 568 (0.94%) |
| Предлог | 6841 (11.30%) |
| Союз | 4745 (7.84%) |
| Междометие | 1295 (2.14%) |
| Вводное слово | 118 (0.19%) |
| Частица | 5176 (8.55%) |
| Причастие | 894 (1.48%) |
| Деепричастие | 242 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26165 (43.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.55 |
| . точка | 103.15 |
| - тире | 31.50 |
| ! восклицательный знак | 9.74 |
| ? вопросительный знак | 10.60 |
| ... многоточие | 2.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 4.71 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.90 |
| ; 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».
