Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487238 |
| Слов в произведении (СВП): | 71988 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.44 |
| СДП диалога, знаков: | 35.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9500 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8601 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 899 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1232.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2883.64 | —> 5201-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16757 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55231 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16880 (30.56%) |
| Прилагательное | 5871 (10.63%) |
| Глагол | 13165 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 3686 (6.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2775 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 820 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.35%) |
| Наречие | 3359 (6.08%) |
| Предикатив | 655 (1.19%) |
| Предлог | 6527 (11.82%) |
| Союз | 6580 (11.91%) |
| Междометие | 1446 (2.62%) |
| Вводное слово | 179 (0.32%) |
| Частица | 4984 (9.02%) |
| Причастие | 962 (1.74%) |
| Деепричастие | 217 (0.39%) |
| Служебных слов: | 26405 (47.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.21 |
| . точка | 115.63 |
| - тире | 27.02 |
| ! восклицательный знак | 8.58 |
| ? вопросительный знак | 7.79 |
| ... многоточие | 5.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 7.70 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 6.65 |
| ; 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».
