Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 492491 |
| Слов в произведении (СВП): | 67288 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.01 |
| СДП диалога, знаков: | 42.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7256 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7007 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 249 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2420.38 | —> 11117-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17444 (25.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49844 (74.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16304 (32.71%) |
| Прилагательное | 4560 (9.15%) |
| Глагол | 13732 (27.55%) |
| Местоимение-существительное | 5536 (11.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3263 (6.55%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.16%) |
| Наречие | 3071 (6.16%) |
| Предикатив | 492 (0.99%) |
| Предлог | 6063 (12.16%) |
| Союз | 6347 (12.73%) |
| Междометие | 871 (1.75%) |
| Вводное слово | 175 (0.35%) |
| Частица | 4707 (9.44%) |
| Причастие | 727 (1.46%) |
| Деепричастие | 213 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27197 (54.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 157.65 |
| . точка | 114.40 |
| - тире | 48.23 |
| ! восклицательный знак | 1.14 |
| ? вопросительный знак | 14.83 |
| ... многоточие | 0.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 1.25 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.60 |
| ; 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».
