Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482441 |
| Слов в произведении (СВП): | 71040 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.13 |
| СДП диалога, знаков: | 47.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8949 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8488 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2710.04 | —> 7877-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16878 (23.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54162 (76.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16863 (31.13%) |
| Прилагательное | 5770 (10.65%) |
| Глагол | 12649 (23.35%) |
| Местоимение-существительное | 5646 (10.42%) |
| Местоименное прилагательное | 3307 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 773 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 225 (0.42%) |
| Наречие | 3234 (5.97%) |
| Предикатив | 471 (0.87%) |
| Предлог | 6362 (11.75%) |
| Союз | 6249 (11.54%) |
| Междометие | 1097 (2.03%) |
| Вводное слово | 156 (0.29%) |
| Частица | 4771 (8.81%) |
| Причастие | 709 (1.31%) |
| Деепричастие | 173 (0.32%) |
| Служебных слов: | 27778 (51.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.99 |
| . точка | 71.65 |
| - тире | 48.94 |
| ! восклицательный знак | 20.88 |
| ? вопросительный знак | 11.91 |
| ... многоточие | 8.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.63 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 3.20 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 0.53 |
| ; 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».
