Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482081 |
| Слов в произведении (СВП): | 69120 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.13 |
| СДП диалога, знаков: | 52.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8668 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8157 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 511 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2727.80 | —> 7591-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16164 (23.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52956 (76.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15626 (29.51%) |
| Прилагательное | 6344 (11.98%) |
| Глагол | 11808 (22.30%) |
| Местоимение-существительное | 5610 (10.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3468 (6.55%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 862 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.33%) |
| Наречие | 3240 (6.12%) |
| Предикатив | 496 (0.94%) |
| Предлог | 6491 (12.26%) |
| Союз | 5538 (10.46%) |
| Междометие | 1274 (2.41%) |
| Вводное слово | 160 (0.30%) |
| Частица | 4364 (8.24%) |
| Причастие | 965 (1.82%) |
| Деепричастие | 144 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27062 (51.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.32 |
| . точка | 63.15 |
| - тире | 32.39 |
| ! восклицательный знак | 16.78 |
| ? вопросительный знак | 9.43 |
| ... многоточие | 6.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 12.11 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 6.66 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
