Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 419938 |
| Слов в произведении (СВП): | 64204 |
| Приблизительно страниц: | 213 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.68 |
| СДП диалога, знаков: | 39.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7085 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6866 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 219 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1121.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2494.18 | —> 10529-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15608 (24.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48596 (75.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13435 (27.65%) |
| Прилагательное | 4614 (9.49%) |
| Глагол | 13493 (27.77%) |
| Местоимение-существительное | 6330 (13.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2412 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 620 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.26%) |
| Наречие | 3447 (7.09%) |
| Предикатив | 575 (1.18%) |
| Предлог | 5514 (11.35%) |
| Союз | 5656 (11.64%) |
| Междометие | 1216 (2.50%) |
| Вводное слово | 250 (0.51%) |
| Частица | 4253 (8.75%) |
| Причастие | 573 (1.18%) |
| Деепричастие | 114 (0.23%) |
| Служебных слов: | 25755 (53.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.58 |
| . точка | 101.19 |
| - тире | 25.86 |
| ! восклицательный знак | 6.99 |
| ? вопросительный знак | 14.28 |
| ... многоточие | 5.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 2.48 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 2.29 |
| ; 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».
