Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498439 |
| Слов в произведении (СВП): | 68010 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.01 |
| СДП диалога, знаков: | 69.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8968 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8479 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 489 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2958.31 | —> 4139-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15768 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52242 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15867 (30.37%) |
| Прилагательное | 5975 (11.44%) |
| Глагол | 12223 (23.40%) |
| Местоимение-существительное | 4712 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2977 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 746 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.29%) |
| Наречие | 3679 (7.04%) |
| Предикатив | 438 (0.84%) |
| Предлог | 6237 (11.94%) |
| Союз | 5814 (11.13%) |
| Междометие | 1048 (2.01%) |
| Вводное слово | 177 (0.34%) |
| Частица | 4692 (8.98%) |
| Причастие | 1364 (2.61%) |
| Деепричастие | 213 (0.41%) |
| Служебных слов: | 25881 (49.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.26 |
| . точка | 62.78 |
| - тире | 35.08 |
| ! восклицательный знак | 4.13 |
| ? вопросительный знак | 11.31 |
| ... многоточие | 15.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.51 |
| " кавычка | 0.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.19 |
| ; 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».
