Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 473730 |
| Слов в произведении (СВП): | 71764 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.3 |
| СДП диалога, знаков: | 47.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8879 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8530 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 349 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2714.38 | —> 7791-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18569 (25.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53195 (74.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16880 (31.73%) |
| Прилагательное | 5268 (9.90%) |
| Глагол | 13203 (24.82%) |
| Местоимение-существительное | 4966 (9.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3478 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 905 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.35%) |
| Наречие | 3336 (6.27%) |
| Предикатив | 497 (0.93%) |
| Предлог | 6545 (12.30%) |
| Союз | 7747 (14.56%) |
| Междометие | 1162 (2.18%) |
| Вводное слово | 216 (0.41%) |
| Частица | 5099 (9.59%) |
| Причастие | 895 (1.68%) |
| Деепричастие | 168 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29388 (55.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.98 |
| . точка | 64.27 |
| - тире | 19.77 |
| ! восклицательный знак | 16.92 |
| ? вопросительный знак | 14.32 |
| ... многоточие | 11.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.79 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 16.23 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 12.35 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
