Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504006 |
| Слов в произведении (СВП): | 74059 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.48 |
| СДП диалога, знаков: | 43.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7506 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7219 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2604.72 | —> 9283-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18812 (25.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55247 (74.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14662 (26.54%) |
| Прилагательное | 6026 (10.91%) |
| Глагол | 15173 (27.46%) |
| Местоимение-существительное | 6606 (11.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2929 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 839 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.33%) |
| Наречие | 3865 (7.00%) |
| Предикатив | 619 (1.12%) |
| Предлог | 6597 (11.94%) |
| Союз | 5997 (10.85%) |
| Междометие | 1520 (2.75%) |
| Вводное слово | 280 (0.51%) |
| Частица | 5654 (10.23%) |
| Причастие | 701 (1.27%) |
| Деепричастие | 115 (0.21%) |
| Служебных слов: | 29703 (53.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.98 |
| . точка | 93.18 |
| - тире | 26.48 |
| ! восклицательный знак | 9.36 |
| ? вопросительный знак | 10.61 |
| ... многоточие | 8.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 2.92 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.97 |
| ; 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».
