Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496555 |
| Слов в произведении (СВП): | 71734 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.26 |
| СДП диалога, знаков: | 32.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9443 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8542 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 901 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2940.79 | —> 4393-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18070 (25.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53664 (74.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16848 (31.40%) |
| Прилагательное | 7325 (13.65%) |
| Глагол | 12946 (24.12%) |
| Местоимение-существительное | 3628 (6.76%) |
| Местоименное прилагательное | 2569 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 659 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.15%) |
| Наречие | 4130 (7.70%) |
| Предикатив | 766 (1.43%) |
| Предлог | 5994 (11.17%) |
| Союз | 6329 (11.79%) |
| Междометие | 942 (1.76%) |
| Вводное слово | 290 (0.54%) |
| Частица | 5537 (10.32%) |
| Причастие | 1085 (2.02%) |
| Деепричастие | 273 (0.51%) |
| Служебных слов: | 25581 (47.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.38 |
| . точка | 89.68 |
| - тире | 42.24 |
| ! восклицательный знак | 21.18 |
| ? вопросительный знак | 12.83 |
| ... многоточие | 22.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.45 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 8.88 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 3.85 |
| ; 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».
