Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476511 |
| Слов в произведении (СВП): | 71112 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 44.42 |
| СДП диалога, знаков: | 34.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7805 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7472 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 333 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2598.05 | —> 9360-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17508 (24.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53604 (75.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15767 (29.41%) |
| Прилагательное | 5188 (9.68%) |
| Глагол | 15086 (28.14%) |
| Местоимение-существительное | 6840 (12.76%) |
| Местоименное прилагательное | 2194 (4.09%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 536 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.15%) |
| Наречие | 3270 (6.10%) |
| Предикатив | 894 (1.67%) |
| Предлог | 5792 (10.81%) |
| Союз | 6292 (11.74%) |
| Междометие | 1319 (2.46%) |
| Вводное слово | 202 (0.38%) |
| Частица | 5398 (10.07%) |
| Причастие | 587 (1.10%) |
| Деепричастие | 131 (0.24%) |
| Служебных слов: | 28183 (52.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.87 |
| . точка | 121.44 |
| - тире | 32.48 |
| ! восклицательный знак | 12.90 |
| ? вопросительный знак | 21.98 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
