Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491157 |
| Слов в произведении (СВП): | 73136 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.1 |
| СДП диалога, знаков: | 35.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8587 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8215 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 372 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.86 | —> 6373-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17386 (23.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55750 (76.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17651 (31.66%) |
| Прилагательное | 6956 (12.48%) |
| Глагол | 13794 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 5653 (10.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2508 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 795 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.26%) |
| Наречие | 4250 (7.62%) |
| Предикатив | 737 (1.32%) |
| Предлог | 7239 (12.98%) |
| Союз | 5619 (10.08%) |
| Междометие | 1151 (2.06%) |
| Вводное слово | 313 (0.56%) |
| Частица | 4008 (7.19%) |
| Причастие | 1100 (1.97%) |
| Деепричастие | 242 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26742 (47.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.43 |
| . точка | 99.36 |
| - тире | 40.81 |
| ! восклицательный знак | 11.72 |
| ? вопросительный знак | 15.78 |
| ... многоточие | 20.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 16.97 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 6.49 |
| ; 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».
