Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542825 |
| Слов в произведении (СВП): | 85941 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.53 |
| СДП диалога, знаков: | 35.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8085 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7868 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 217 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2501.93 | —> 10457-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20677 (24.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65264 (75.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19901 (30.49%) |
| Прилагательное | 5916 (9.06%) |
| Глагол | 18980 (29.08%) |
| Местоимение-существительное | 8305 (12.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3540 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 710 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.17%) |
| Наречие | 4017 (6.16%) |
| Предикатив | 557 (0.85%) |
| Предлог | 7403 (11.34%) |
| Союз | 7462 (11.43%) |
| Междометие | 1516 (2.32%) |
| Вводное слово | 288 (0.44%) |
| Частица | 5286 (8.10%) |
| Причастие | 908 (1.39%) |
| Деепричастие | 161 (0.25%) |
| Служебных слов: | 33969 (52.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 88.48 |
| . точка | 107.61 |
| - тире | 4.77 |
| ! восклицательный знак | 3.96 |
| ? вопросительный знак | 9.30 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 4.91 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 16.81 |
| ; 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».
