Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502700 |
| Слов в произведении (СВП): | 74281 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.32 |
| СДП диалога, знаков: | 44.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8040 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7729 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2508.23 | —> 10392-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17832 (24.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56449 (75.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16758 (29.69%) |
| Прилагательное | 5780 (10.24%) |
| Глагол | 14220 (25.19%) |
| Местоимение-существительное | 7792 (13.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3398 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 691 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.37%) |
| Наречие | 3321 (5.88%) |
| Предикатив | 583 (1.03%) |
| Предлог | 7028 (12.45%) |
| Союз | 6288 (11.14%) |
| Междометие | 1291 (2.29%) |
| Вводное слово | 239 (0.42%) |
| Частица | 4557 (8.07%) |
| Причастие | 699 (1.24%) |
| Деепричастие | 194 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30796 (54.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.53 |
| . точка | 93.52 |
| - тире | 24.30 |
| ! восклицательный знак | 7.27 |
| ? вопросительный знак | 15.48 |
| ... многоточие | 5.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.39 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 1.71 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.78 |
| ; 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».
