Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487422 |
| Слов в произведении (СВП): | 69219 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.61 |
| СДП диалога, знаков: | 52.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7899 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7553 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 346 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2658.05 | —> 8641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17829 (25.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51390 (74.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14631 (28.47%) |
| Прилагательное | 5888 (11.46%) |
| Глагол | 13536 (26.34%) |
| Местоимение-существительное | 6382 (12.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2740 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 551 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.21%) |
| Наречие | 3699 (7.20%) |
| Предикатив | 575 (1.12%) |
| Предлог | 5759 (11.21%) |
| Союз | 6797 (13.23%) |
| Междометие | 1108 (2.16%) |
| Вводное слово | 240 (0.47%) |
| Частица | 5031 (9.79%) |
| Причастие | 811 (1.58%) |
| Деепричастие | 258 (0.50%) |
| Служебных слов: | 28323 (55.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.12 |
| . точка | 88.49 |
| - тире | 39.67 |
| ! восклицательный знак | 13.97 |
| ? вопросительный знак | 10.14 |
| ... многоточие | 15.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.61 |
| " кавычка | 7.79 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 4.96 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
