Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 524032 |
| Слов в произведении (СВП): | 74967 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.02 |
| СДП диалога, знаков: | 59.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7512 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7256 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2593.65 | —> 9411-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18562 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56405 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14988 (26.57%) |
| Прилагательное | 6297 (11.16%) |
| Глагол | 14865 (26.35%) |
| Местоимение-существительное | 6662 (11.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3955 (7.01%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 534 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 104 (0.18%) |
| Наречие | 4184 (7.42%) |
| Предикатив | 608 (1.08%) |
| Предлог | 6833 (12.11%) |
| Союз | 6164 (10.93%) |
| Междометие | 1257 (2.23%) |
| Вводное слово | 277 (0.49%) |
| Частица | 5150 (9.13%) |
| Причастие | 862 (1.53%) |
| Деепричастие | 167 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30469 (54.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.53 |
| . точка | 85.33 |
| - тире | 29.23 |
| ! восклицательный знак | 9.90 |
| ? вопросительный знак | 10.92 |
| ... многоточие | 3.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 3.11 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.07 |
| ; 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».
