Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493849 |
| Слов в произведении (СВП): | 75468 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 39.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 43.6 |
| СДП диалога, знаков: | 33.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9812 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9088 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 724 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2786.26 | —> 6650-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19765 (26.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55703 (73.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17018 (30.55%) |
| Прилагательное | 5466 (9.81%) |
| Глагол | 13936 (25.02%) |
| Местоимение-существительное | 7313 (13.13%) |
| Местоименное прилагательное | 2917 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 813 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.30%) |
| Наречие | 3379 (6.07%) |
| Предикатив | 717 (1.29%) |
| Предлог | 6324 (11.35%) |
| Союз | 7616 (13.67%) |
| Междометие | 1339 (2.40%) |
| Вводное слово | 232 (0.42%) |
| Частица | 5768 (10.35%) |
| Причастие | 593 (1.06%) |
| Деепричастие | 160 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31682 (56.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 75.73 |
| . точка | 118.25 |
| - тире | 40.36 |
| ! восклицательный знак | 12.92 |
| ? вопросительный знак | 21.41 |
| ... многоточие | 12.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.93 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.21 |
| " кавычка | 7.38 |
| () скобки | 1.13 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
