Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487929 |
| Слов в произведении (СВП): | 73503 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 46.6 |
| СДП диалога, знаков: | 32.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7552 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7207 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1119.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2477.80 | —> 10679-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16036 (21.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57467 (78.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18690 (32.52%) |
| Прилагательное | 5720 (9.95%) |
| Глагол | 14801 (25.76%) |
| Местоимение-существительное | 7261 (12.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2527 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 831 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.31%) |
| Наречие | 3493 (6.08%) |
| Предикатив | 610 (1.06%) |
| Предлог | 7449 (12.96%) |
| Союз | 4567 (7.95%) |
| Междометие | 1058 (1.84%) |
| Вводное слово | 255 (0.44%) |
| Частица | 4177 (7.27%) |
| Причастие | 843 (1.47%) |
| Деепричастие | 113 (0.20%) |
| Служебных слов: | 27413 (47.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.96 |
| . точка | 121.97 |
| - тире | 34.79 |
| ! восклицательный знак | 9.75 |
| ? вопросительный знак | 12.18 |
| ... многоточие | 15.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.76 |
| " кавычка | 4.12 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; точка с запятой | 0.88 |
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».
