Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480642 |
| Слов в произведении (СВП): | 69690 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.01 |
| СДП диалога, знаков: | 35.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9083 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8736 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 347 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2914.94 | —> 4762-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14952 (21.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54738 (78.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18194 (33.24%) |
| Прилагательное | 5046 (9.22%) |
| Глагол | 13940 (25.47%) |
| Местоимение-существительное | 6820 (12.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3224 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 553 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.15%) |
| Наречие | 2983 (5.45%) |
| Предикатив | 542 (0.99%) |
| Предлог | 6632 (12.12%) |
| Союз | 4486 (8.20%) |
| Междометие | 1047 (1.91%) |
| Вводное слово | 154 (0.28%) |
| Частица | 3739 (6.83%) |
| Причастие | 1079 (1.97%) |
| Деепричастие | 166 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26284 (48.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.54 |
| . точка | 118.93 |
| - тире | 35.13 |
| ! восклицательный знак | 7.43 |
| ? вопросительный знак | 14.49 |
| ... многоточие | 2.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.78 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.60 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.48 |
| " кавычка | 12.81 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; 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».
