Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565188 |
| Слов в произведении (СВП): | 85459 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.38 |
| СДП диалога, знаков: | 46.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7990 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7635 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 355 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2387.41 | —> 11302-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19930 (23.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65529 (76.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22132 (33.77%) |
| Прилагательное | 6128 (9.35%) |
| Глагол | 17019 (25.97%) |
| Местоимение-существительное | 7171 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3153 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.24%) |
| Наречие | 4251 (6.49%) |
| Предикатив | 700 (1.07%) |
| Предлог | 8100 (12.36%) |
| Союз | 6736 (10.28%) |
| Междометие | 1680 (2.56%) |
| Вводное слово | 229 (0.35%) |
| Частица | 5349 (8.16%) |
| Причастие | 763 (1.16%) |
| Деепричастие | 182 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32608 (49.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.28 |
| . точка | 85.43 |
| - тире | 35.09 |
| ! восклицательный знак | 10.43 |
| ? вопросительный знак | 12.68 |
| ... многоточие | 6.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 3.44 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 2.40 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
