Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548163 |
| Слов в произведении (СВП): | 80500 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.22 |
| СДП диалога, знаков: | 40.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7746 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7459 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2516.02 | —> 10305-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17565 (21.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62935 (78.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19930 (31.67%) |
| Прилагательное | 5827 (9.26%) |
| Глагол | 15540 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 8099 (12.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3855 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 699 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.22%) |
| Наречие | 3684 (5.85%) |
| Предикатив | 569 (0.90%) |
| Предлог | 7912 (12.57%) |
| Союз | 5916 (9.40%) |
| Междометие | 1395 (2.22%) |
| Вводное слово | 154 (0.24%) |
| Частица | 4142 (6.58%) |
| Причастие | 1019 (1.62%) |
| Деепричастие | 133 (0.21%) |
| Служебных слов: | 31613 (50.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.94 |
| . точка | 89.73 |
| - тире | 43.83 |
| ! восклицательный знак | 26.51 |
| ? вопросительный знак | 11.12 |
| ... многоточие | 3.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.43 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.99 |
| " кавычка | 2.06 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.65 |
| ; 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».
