Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498409 |
| Слов в произведении (СВП): | 71004 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.27 |
| СДП диалога, знаков: | 42.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10374 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9913 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3082.69 | —> 2647-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14827 (20.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56177 (79.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18782 (33.43%) |
| Прилагательное | 6356 (11.31%) |
| Глагол | 13314 (23.70%) |
| Местоимение-существительное | 5094 (9.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2176 (3.87%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 638 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.27%) |
| Наречие | 3106 (5.53%) |
| Предикатив | 465 (0.83%) |
| Предлог | 7727 (13.75%) |
| Союз | 5079 (9.04%) |
| Междометие | 1218 (2.17%) |
| Вводное слово | 170 (0.30%) |
| Частица | 4373 (7.78%) |
| Причастие | 999 (1.78%) |
| Деепричастие | 205 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26057 (46.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.36 |
| . точка | 84.60 |
| - тире | 30.49 |
| ! восклицательный знак | 5.18 |
| ? вопросительный знак | 10.04 |
| ... многоточие | 8.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 18.49 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 1.93 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
