Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491207 |
| Слов в произведении (СВП): | 73250 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.66 |
| СДП диалога, знаков: | 39.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6088 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5843 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 245 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 999.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2152.79 | —> 11901-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19182 (26.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54068 (73.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13841 (25.60%) |
| Прилагательное | 5154 (9.53%) |
| Глагол | 15512 (28.69%) |
| Местоимение-существительное | 7577 (14.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3346 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 754 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 87 (0.16%) |
| Наречие | 4008 (7.41%) |
| Предикатив | 712 (1.32%) |
| Предлог | 6411 (11.86%) |
| Союз | 5452 (10.08%) |
| Междометие | 1411 (2.61%) |
| Вводное слово | 281 (0.52%) |
| Частица | 5700 (10.54%) |
| Причастие | 679 (1.26%) |
| Деепричастие | 142 (0.26%) |
| Служебных слов: | 30321 (56.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.80 |
| . точка | 119.93 |
| - тире | 25.43 |
| ! восклицательный знак | 6.09 |
| ? вопросительный знак | 13.16 |
| ... многоточие | 6.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.40 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 4.04 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; 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».
