Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536975 |
| Слов в произведении (СВП): | 77903 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.32 |
| СДП диалога, знаков: | 59.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7344 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7129 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 215 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2483.65 | —> 10627-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19202 (24.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58701 (75.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16557 (28.21%) |
| Прилагательное | 6239 (10.63%) |
| Глагол | 15532 (26.46%) |
| Местоимение-существительное | 6930 (11.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3925 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 579 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.17%) |
| Наречие | 4546 (7.74%) |
| Предикатив | 571 (0.97%) |
| Предлог | 7042 (12.00%) |
| Союз | 6296 (10.73%) |
| Междометие | 1352 (2.30%) |
| Вводное слово | 251 (0.43%) |
| Частица | 5259 (8.96%) |
| Причастие | 896 (1.53%) |
| Деепричастие | 205 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31265 (53.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.51 |
| . точка | 84.27 |
| - тире | 26.58 |
| ! восклицательный знак | 8.52 |
| ? вопросительный знак | 9.29 |
| ... многоточие | 3.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 0.67 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; 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».
