Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486891 |
| Слов в произведении (СВП): | 69988 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.66 |
| СДП диалога, знаков: | 38.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9939 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9531 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 408 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1333.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3141.66 | —> 2052-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15487 (22.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54501 (77.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17464 (32.04%) |
| Прилагательное | 6393 (11.73%) |
| Глагол | 14010 (25.71%) |
| Местоимение-существительное | 5659 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2243 (4.12%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 572 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.19%) |
| Наречие | 3077 (5.65%) |
| Предикатив | 580 (1.06%) |
| Предлог | 6580 (12.07%) |
| Союз | 5286 (9.70%) |
| Междометие | 989 (1.81%) |
| Вводное слово | 241 (0.44%) |
| Частица | 4378 (8.03%) |
| Причастие | 1102 (2.02%) |
| Деепричастие | 187 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25572 (46.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.28 |
| . точка | 101.38 |
| - тире | 26.82 |
| ! восклицательный знак | 8.87 |
| ? вопросительный знак | 15.96 |
| ... многоточие | 3.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.47 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 6.29 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 3.56 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
