Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510351 |
| Слов в произведении (СВП): | 68648 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105 |
| СДП диалога, знаков: | 48.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7437 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6898 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 539 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2510.64 | —> 10367-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14894 (21.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53754 (78.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16734 (31.13%) |
| Прилагательное | 6618 (12.31%) |
| Глагол | 12611 (23.46%) |
| Местоимение-существительное | 4652 (8.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2437 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 707 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 268 (0.50%) |
| Наречие | 2794 (5.20%) |
| Предикатив | 619 (1.15%) |
| Предлог | 6101 (11.35%) |
| Союз | 5729 (10.66%) |
| Междометие | 1173 (2.18%) |
| Вводное слово | 148 (0.28%) |
| Частица | 3704 (6.89%) |
| Причастие | 1204 (2.24%) |
| Деепричастие | 143 (0.27%) |
| Служебных слов: | 24090 (44.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.85 |
| . точка | 85.07 |
| - тире | 41.41 |
| ! восклицательный знак | 3.23 |
| ? вопросительный знак | 15.60 |
| ... многоточие | 10.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 19.24 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 9.47 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
