Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565310 |
| Слов в произведении (СВП): | 85584 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.85 |
| СДП диалога, знаков: | 36.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9444 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8958 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 486 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1119.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2592.89 | —> 9421-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21735 (25.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63849 (74.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17896 (28.03%) |
| Прилагательное | 6139 (9.61%) |
| Глагол | 17006 (26.63%) |
| Местоимение-существительное | 7104 (11.13%) |
| Местоименное прилагательное | 3988 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 994 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.20%) |
| Наречие | 4480 (7.02%) |
| Предикатив | 788 (1.23%) |
| Предлог | 7063 (11.06%) |
| Союз | 8167 (12.79%) |
| Междометие | 1637 (2.56%) |
| Вводное слово | 293 (0.46%) |
| Частица | 6131 (9.60%) |
| Причастие | 859 (1.35%) |
| Деепричастие | 167 (0.26%) |
| Служебных слов: | 34567 (54.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.41 |
| . точка | 87.98 |
| - тире | 21.01 |
| ! восклицательный знак | 13.04 |
| ? вопросительный знак | 15.01 |
| ... многоточие | 2.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 5.78 |
| () скобки | 2.17 |
| : двоеточие | 12.97 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
