Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 465851 |
| Слов в произведении (СВП): | 67104 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.42 |
| СДП диалога, знаков: | 44.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7610 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 172 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2665.32 | —> 8542-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15293 (22.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51811 (77.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16661 (32.16%) |
| Прилагательное | 6326 (12.21%) |
| Глагол | 13257 (25.59%) |
| Местоимение-существительное | 5629 (10.86%) |
| Местоименное прилагательное | 2905 (5.61%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 516 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.20%) |
| Наречие | 3224 (6.22%) |
| Предикатив | 430 (0.83%) |
| Предлог | 6104 (11.78%) |
| Союз | 5366 (10.36%) |
| Междометие | 1028 (1.98%) |
| Вводное слово | 132 (0.25%) |
| Частица | 3869 (7.47%) |
| Причастие | 950 (1.83%) |
| Деепричастие | 212 (0.41%) |
| Служебных слов: | 25251 (48.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.41 |
| . точка | 88.13 |
| - тире | 34.83 |
| ! восклицательный знак | 19.82 |
| ? вопросительный знак | 10.77 |
| ... многоточие | 10.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.67 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.51 |
| " кавычка | 10.43 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 5.02 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
