Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 451735 |
| Слов в произведении (СВП): | 69618 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.88 |
| СДП диалога, знаков: | 42.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7324 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6978 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 346 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1080.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2396.93 | —> 11244-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19336 (27.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50282 (72.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13712 (27.27%) |
| Прилагательное | 4774 (9.49%) |
| Глагол | 12434 (24.73%) |
| Местоимение-существительное | 5874 (11.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3913 (7.78%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 801 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.20%) |
| Наречие | 4526 (9.00%) |
| Предикатив | 1004 (2.00%) |
| Предлог | 6593 (13.11%) |
| Союз | 6358 (12.64%) |
| Междометие | 1347 (2.68%) |
| Вводное слово | 285 (0.57%) |
| Частица | 5893 (11.72%) |
| Причастие | 616 (1.23%) |
| Деепричастие | 279 (0.55%) |
| Служебных слов: | 30548 (60.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.35 |
| . точка | 92.88 |
| - тире | 23.69 |
| ! восклицательный знак | 5.86 |
| ? вопросительный знак | 14.92 |
| ... многоточие | 1.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 5.63 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 5.83 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
