Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471706 |
| Слов в произведении (СВП): | 68983 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.64 |
| СДП диалога, знаков: | 38.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7230 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6947 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 283 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2525.81 | —> 10210-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15242 (22.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53741 (77.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17143 (31.90%) |
| Прилагательное | 5128 (9.54%) |
| Глагол | 12868 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 6387 (11.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3446 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 593 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.18%) |
| Наречие | 3496 (6.51%) |
| Предикатив | 528 (0.98%) |
| Предлог | 6631 (12.34%) |
| Союз | 5122 (9.53%) |
| Междометие | 1139 (2.12%) |
| Вводное слово | 186 (0.35%) |
| Частица | 3695 (6.88%) |
| Причастие | 941 (1.75%) |
| Деепричастие | 119 (0.22%) |
| Служебных слов: | 26730 (49.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.99 |
| . точка | 91.38 |
| - тире | 40.72 |
| ! восклицательный знак | 28.30 |
| ? вопросительный знак | 11.41 |
| ... многоточие | 3.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.64 |
| " кавычка | 2.10 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; 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».
