Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501949 |
| Слов в произведении (СВП): | 74814 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.63 |
| СДП диалога, знаков: | 46.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7827 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7392 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 435 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2501.01 | —> 10462-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18402 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56412 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16943 (30.03%) |
| Прилагательное | 5451 (9.66%) |
| Глагол | 14102 (25.00%) |
| Местоимение-существительное | 5955 (10.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3068 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 876 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.20%) |
| Наречие | 4006 (7.10%) |
| Предикатив | 729 (1.29%) |
| Предлог | 7062 (12.52%) |
| Союз | 5804 (10.29%) |
| Междометие | 1183 (2.10%) |
| Вводное слово | 201 (0.36%) |
| Частица | 5279 (9.36%) |
| Причастие | 989 (1.75%) |
| Деепричастие | 167 (0.30%) |
| Служебных слов: | 28738 (50.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.27 |
| . точка | 89.03 |
| - тире | 33.88 |
| ! восклицательный знак | 9.20 |
| ? вопросительный знак | 11.54 |
| ... многоточие | 11.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.65 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.94 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 8.78 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.18 |
| ; 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».
