Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482179 |
| Слов в произведении (СВП): | 74055 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.98 |
| СДП диалога, знаков: | 35.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9110 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8195 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 915 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2750.56 | —> 7228-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18527 (25.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55528 (74.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15471 (27.86%) |
| Прилагательное | 5448 (9.81%) |
| Глагол | 13664 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 6405 (11.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3061 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 916 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.32%) |
| Наречие | 3445 (6.20%) |
| Предикатив | 585 (1.05%) |
| Предлог | 6156 (11.09%) |
| Союз | 6602 (11.89%) |
| Междометие | 1469 (2.65%) |
| Вводное слово | 284 (0.51%) |
| Частица | 5348 (9.63%) |
| Причастие | 682 (1.23%) |
| Деепричастие | 174 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29511 (53.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.42 |
| . точка | 109.30 |
| - тире | 35.87 |
| ! восклицательный знак | 11.94 |
| ? вопросительный знак | 11.40 |
| ... многоточие | 12.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.27 |
| () скобки | 1.07 |
| : двоеточие | 6.09 |
| ; 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».
