Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 454729 |
| Слов в произведении (СВП): | 65321 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.89 |
| СДП диалога, знаков: | 43.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7909 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 316 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1232.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2774.96 | —> 6841-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16317 (24.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49004 (75.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13497 (27.54%) |
| Прилагательное | 5653 (11.54%) |
| Глагол | 13157 (26.85%) |
| Местоимение-существительное | 5567 (11.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2437 (4.97%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 670 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.24%) |
| Наречие | 3212 (6.55%) |
| Предикатив | 512 (1.04%) |
| Предлог | 6012 (12.27%) |
| Союз | 5584 (11.39%) |
| Междометие | 1271 (2.59%) |
| Вводное слово | 297 (0.61%) |
| Частица | 4789 (9.77%) |
| Причастие | 769 (1.57%) |
| Деепричастие | 114 (0.23%) |
| Служебных слов: | 26076 (53.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.99 |
| . точка | 90.57 |
| - тире | 29.94 |
| ! восклицательный знак | 11.54 |
| ? вопросительный знак | 11.77 |
| ... многоточие | 9.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.96 |
| " кавычка | 2.05 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.61 |
| ; 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».
