Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532561 |
| Слов в произведении (СВП): | 77524 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.65 |
| СДП диалога, знаков: | 49.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9129 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8618 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 511 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1146.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2636.85 | —> 8899-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19820 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57704 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16588 (28.75%) |
| Прилагательное | 6416 (11.12%) |
| Глагол | 14848 (25.73%) |
| Местоимение-существительное | 5498 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3759 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 901 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.18%) |
| Наречие | 4320 (7.49%) |
| Предикатив | 530 (0.92%) |
| Предлог | 7239 (12.55%) |
| Союз | 6889 (11.94%) |
| Междометие | 1195 (2.07%) |
| Вводное слово | 364 (0.63%) |
| Частица | 5473 (9.48%) |
| Причастие | 877 (1.52%) |
| Деепричастие | 238 (0.41%) |
| Служебных слов: | 30665 (53.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.00 |
| . точка | 76.60 |
| - тире | 26.19 |
| ! восклицательный знак | 1.55 |
| ? вопросительный знак | 10.36 |
| ... многоточие | 8.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.95 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.84 |
| ; 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».
