Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488766 |
| Слов в произведении (СВП): | 72154 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.6 |
| СДП диалога, знаков: | 41.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7591 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7353 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 238 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1100.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2465.98 | —> 10772-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17451 (24.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54703 (75.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18271 (33.40%) |
| Прилагательное | 6067 (11.09%) |
| Глагол | 12650 (23.12%) |
| Местоимение-существительное | 4933 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2957 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.29%) |
| Наречие | 3204 (5.86%) |
| Предикатив | 652 (1.19%) |
| Предлог | 7449 (13.62%) |
| Союз | 5529 (10.11%) |
| Междометие | 1364 (2.49%) |
| Вводное слово | 265 (0.48%) |
| Частица | 4670 (8.54%) |
| Причастие | 1259 (2.30%) |
| Деепричастие | 190 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27379 (50.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.86 |
| . точка | 83.49 |
| - тире | 21.07 |
| ! восклицательный знак | 7.54 |
| ? вопросительный знак | 11.14 |
| ... многоточие | 3.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 3.71 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.49 |
| ; 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».
