Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477392 |
| Слов в произведении (СВП): | 68946 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.73 |
| СДП диалога, знаков: | 38.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 65.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7954 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7516 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 438 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1091.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2520.19 | —> 10267-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17632 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51314 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14232 (27.74%) |
| Прилагательное | 4704 (9.17%) |
| Глагол | 13590 (26.48%) |
| Местоимение-существительное | 7616 (14.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3299 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 578 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.21%) |
| Наречие | 3297 (6.43%) |
| Предикатив | 651 (1.27%) |
| Предлог | 5557 (10.83%) |
| Союз | 5931 (11.56%) |
| Междометие | 1086 (2.12%) |
| Вводное слово | 207 (0.40%) |
| Частица | 5428 (10.58%) |
| Причастие | 741 (1.44%) |
| Деепричастие | 149 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29292 (57.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.50 |
| . точка | 102.08 |
| - тире | 62.56 |
| ! восклицательный знак | 33.20 |
| ? вопросительный знак | 21.81 |
| ... многоточие | 2.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.44 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 8.24 |
| () скобки | 0.61 |
| : двоеточие | 1.42 |
| ; 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».
