Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 452169 |
| Слов в произведении (СВП): | 69818 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.73 |
| СДП диалога, знаков: | 39.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6433 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6186 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 247 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1008.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2204.91 | —> 11834-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18371 (26.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51447 (73.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13546 (26.33%) |
| Прилагательное | 4442 (8.63%) |
| Глагол | 13655 (26.54%) |
| Местоимение-существительное | 8352 (16.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3235 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 496 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.22%) |
| Наречие | 3610 (7.02%) |
| Предикатив | 663 (1.29%) |
| Предлог | 6278 (12.20%) |
| Союз | 6005 (11.67%) |
| Междометие | 1438 (2.80%) |
| Вводное слово | 325 (0.63%) |
| Частица | 5052 (9.82%) |
| Причастие | 426 (0.83%) |
| Деепричастие | 166 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30860 (59.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.28 |
| . точка | 101.44 |
| - тире | 21.56 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 16.50 |
| ... многоточие | 1.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 2.41 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 4.87 |
| ; 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».
