Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476235 |
| Слов в произведении (СВП): | 73507 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 45.97 |
| СДП диалога, знаков: | 27.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8472 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7771 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2557.44 | —> 9856-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18643 (25.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54864 (74.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14568 (26.55%) |
| Прилагательное | 5033 (9.17%) |
| Глагол | 14238 (25.95%) |
| Местоимение-существительное | 5633 (10.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2953 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 753 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.21%) |
| Наречие | 3497 (6.37%) |
| Предикатив | 822 (1.50%) |
| Предлог | 5919 (10.79%) |
| Союз | 7144 (13.02%) |
| Междометие | 1484 (2.70%) |
| Вводное слово | 271 (0.49%) |
| Частица | 5753 (10.49%) |
| Причастие | 555 (1.01%) |
| Деепричастие | 140 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29307 (53.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.78 |
| . точка | 114.03 |
| - тире | 24.05 |
| ! восклицательный знак | 7.36 |
| ? вопросительный знак | 21.54 |
| ... многоточие | 24.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.56 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.80 |
| " кавычка | 1.50 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 2.79 |
| ; 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».
