Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489212 |
| Слов в произведении (СВП): | 73991 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.46 |
| СДП диалога, знаков: | 39.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8246 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7742 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 504 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1111.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2536.07 | —> 10112-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18364 (24.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55627 (75.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16189 (29.10%) |
| Прилагательное | 5511 (9.91%) |
| Глагол | 14501 (26.07%) |
| Местоимение-существительное | 7061 (12.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3196 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 714 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 69 (0.12%) |
| Наречие | 3417 (6.14%) |
| Предикатив | 651 (1.17%) |
| Предлог | 6095 (10.96%) |
| Союз | 6575 (11.82%) |
| Междометие | 1041 (1.87%) |
| Вводное слово | 209 (0.38%) |
| Частица | 5725 (10.29%) |
| Причастие | 990 (1.78%) |
| Деепричастие | 160 (0.29%) |
| Служебных слов: | 30079 (54.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.42 |
| . точка | 63.43 |
| - тире | 38.83 |
| ! восклицательный знак | 36.40 |
| ? вопросительный знак | 23.07 |
| ... многоточие | 13.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.96 |
| " кавычка | 9.76 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.31 |
| ; 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».
