Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482926 |
| Слов в произведении (СВП): | 75716 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.78 |
| СДП диалога, знаков: | 46.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8016 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7749 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 267 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1108.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2484.74 | —> 10618-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20096 (26.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55620 (73.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16682 (29.99%) |
| Прилагательное | 5805 (10.44%) |
| Глагол | 15412 (27.71%) |
| Местоимение-существительное | 6733 (12.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2820 (5.07%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 1089 (1.96%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.29%) |
| Наречие | 3790 (6.81%) |
| Предикатив | 564 (1.01%) |
| Предлог | 6920 (12.44%) |
| Союз | 7031 (12.64%) |
| Междометие | 1645 (2.96%) |
| Вводное слово | 195 (0.35%) |
| Частица | 5186 (9.32%) |
| Причастие | 812 (1.46%) |
| Деепричастие | 198 (0.36%) |
| Служебных слов: | 30758 (55.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.80 |
| . точка | 87.81 |
| - тире | 15.57 |
| ! восклицательный знак | 4.21 |
| ? вопросительный знак | 13.42 |
| ... многоточие | 2.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
| " кавычка | 4.89 |
| () скобки | 0.75 |
| : двоеточие | 0.52 |
| ; 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».
