Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501610 |
| Слов в произведении (СВП): | 73588 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.4 |
| СДП диалога, знаков: | 44.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6999 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6609 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 390 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1072.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2344.04 | —> 11485-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17570 (23.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56018 (76.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15711 (28.05%) |
| Прилагательное | 5109 (9.12%) |
| Глагол | 14969 (26.72%) |
| Местоимение-существительное | 6369 (11.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2940 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 915 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.21%) |
| Наречие | 3754 (6.70%) |
| Предикатив | 706 (1.26%) |
| Предлог | 6495 (11.59%) |
| Союз | 5536 (9.88%) |
| Междометие | 1276 (2.28%) |
| Вводное слово | 154 (0.27%) |
| Частица | 4882 (8.72%) |
| Причастие | 929 (1.66%) |
| Деепричастие | 163 (0.29%) |
| Служебных слов: | 27827 (49.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.34 |
| . точка | 85.26 |
| - тире | 41.80 |
| ! восклицательный знак | 14.96 |
| ? вопросительный знак | 12.22 |
| ... многоточие | 7.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.02 |
| " кавычка | 1.10 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; 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».
