Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484320 |
| Слов в произведении (СВП): | 73790 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.74 |
| СДП диалога, знаков: | 44.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7161 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6869 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 292 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1144.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2513.58 | —> 10338-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16984 (23.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56806 (76.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17389 (30.61%) |
| Прилагательное | 5784 (10.18%) |
| Глагол | 15585 (27.44%) |
| Местоимение-существительное | 5923 (10.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2798 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 560 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.20%) |
| Наречие | 3116 (5.49%) |
| Предикатив | 435 (0.77%) |
| Предлог | 6849 (12.06%) |
| Союз | 7069 (12.44%) |
| Междометие | 1025 (1.80%) |
| Вводное слово | 157 (0.28%) |
| Частица | 4941 (8.70%) |
| Причастие | 946 (1.67%) |
| Деепричастие | 179 (0.32%) |
| Служебных слов: | 28950 (50.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.99 |
| . точка | 79.05 |
| - тире | 16.95 |
| ! восклицательный знак | 12.63 |
| ? вопросительный знак | 11.79 |
| ... многоточие | 8.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 0.70 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.97 |
| ; 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».
