Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 479982 |
| Слов в произведении (СВП): | 70871 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.89 |
| СДП диалога, знаков: | 44.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7430 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7220 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 210 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2567.31 | —> 9735-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15832 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55039 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17815 (32.37%) |
| Прилагательное | 5784 (10.51%) |
| Глагол | 13848 (25.16%) |
| Местоимение-существительное | 5714 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3725 (6.77%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 749 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 76 (0.14%) |
| Наречие | 2527 (4.59%) |
| Предикатив | 561 (1.02%) |
| Предлог | 5834 (10.60%) |
| Союз | 5517 (10.02%) |
| Междометие | 1242 (2.26%) |
| Вводное слово | 94 (0.17%) |
| Частица | 4545 (8.26%) |
| Причастие | 1298 (2.36%) |
| Деепричастие | 168 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26842 (48.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.91 |
| . точка | 76.19 |
| - тире | 27.12 |
| ! восклицательный знак | 17.61 |
| ? вопросительный знак | 13.60 |
| ... многоточие | 15.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.51 |
| " кавычка | 1.43 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; 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».
