Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462954 |
| Слов в произведении (СВП): | 69613 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.95 |
| СДП диалога, знаков: | 54.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8365 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7767 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 598 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1087.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2485.65 | —> 10610-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17593 (25.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52020 (74.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16834 (32.36%) |
| Прилагательное | 5251 (10.09%) |
| Глагол | 12936 (24.87%) |
| Местоимение-существительное | 5963 (11.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2840 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 863 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.33%) |
| Наречие | 3690 (7.09%) |
| Предикатив | 540 (1.04%) |
| Предлог | 6320 (12.15%) |
| Союз | 5912 (11.36%) |
| Междометие | 1126 (2.16%) |
| Вводное слово | 280 (0.54%) |
| Частица | 4873 (9.37%) |
| Причастие | 683 (1.31%) |
| Деепричастие | 216 (0.42%) |
| Служебных слов: | 27538 (52.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 164.15 |
| . точка | 68.33 |
| - тире | 33.90 |
| ! восклицательный знак | 1.41 |
| ? вопросительный знак | 10.76 |
| ... многоточие | 1.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 18.36 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 7.54 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
