Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486561 |
| Слов в произведении (СВП): | 69363 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.73 |
| СДП диалога, знаков: | 53.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7103 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6895 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 208 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2546.91 | —> 9988-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16950 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52413 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15441 (29.46%) |
| Прилагательное | 6424 (12.26%) |
| Глагол | 12971 (24.75%) |
| Местоимение-существительное | 5602 (10.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3383 (6.45%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 496 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.20%) |
| Наречие | 3636 (6.94%) |
| Предикатив | 489 (0.93%) |
| Предлог | 6462 (12.33%) |
| Союз | 5429 (10.36%) |
| Междометие | 1080 (2.06%) |
| Вводное слово | 238 (0.45%) |
| Частица | 4517 (8.62%) |
| Причастие | 809 (1.54%) |
| Деепричастие | 143 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26862 (51.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.50 |
| . точка | 97.66 |
| - тире | 35.19 |
| ! восклицательный знак | 6.43 |
| ? вопросительный знак | 11.03 |
| ... многоточие | 4.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 1.21 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.85 |
| ; 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».
