Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486819 |
| Слов в произведении (СВП): | 71030 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.01 |
| СДП диалога, знаков: | 41.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6596 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 298 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1103.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2401.10 | —> 11223-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16597 (23.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54433 (76.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16275 (29.90%) |
| Прилагательное | 4582 (8.42%) |
| Глагол | 14856 (27.29%) |
| Местоимение-существительное | 5718 (10.50%) |
| Местоименное прилагательное | 2832 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.21%) |
| Наречие | 3791 (6.96%) |
| Предикатив | 680 (1.25%) |
| Предлог | 6329 (11.63%) |
| Союз | 4859 (8.93%) |
| Междометие | 1184 (2.18%) |
| Вводное слово | 171 (0.31%) |
| Частица | 4623 (8.49%) |
| Причастие | 996 (1.83%) |
| Деепричастие | 183 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25907 (47.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.66 |
| . точка | 88.86 |
| - тире | 40.25 |
| ! восклицательный знак | 11.47 |
| ? вопросительный знак | 12.61 |
| ... многоточие | 8.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.72 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.42 |
| " кавычка | 15.09 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.86 |
| ; 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».
