Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487288 |
| Слов в произведении (СВП): | 74648 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.84 |
| СДП диалога, знаков: | 36.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6073 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5898 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 175 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 970.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2108.68 | —> 11924-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20861 (27.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53787 (72.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13342 (24.81%) |
| Прилагательное | 5200 (9.67%) |
| Глагол | 16183 (30.09%) |
| Местоимение-существительное | 8098 (15.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3040 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 701 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.20%) |
| Наречие | 4351 (8.09%) |
| Предикатив | 738 (1.37%) |
| Предлог | 6222 (11.57%) |
| Союз | 6103 (11.35%) |
| Междометие | 1538 (2.86%) |
| Вводное слово | 351 (0.65%) |
| Частица | 6092 (11.33%) |
| Причастие | 571 (1.06%) |
| Деепричастие | 139 (0.26%) |
| Служебных слов: | 31588 (58.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.12 |
| . точка | 119.82 |
| - тире | 19.60 |
| ! восклицательный знак | 6.22 |
| ? вопросительный знак | 16.84 |
| ... многоточие | 6.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.35 |
| " кавычка | 1.34 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.93 |
| ; 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».
