Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517204 |
| Слов в произведении (СВП): | 76948 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.36 |
| СДП диалога, знаков: | 32.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9181 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8783 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 398 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1142.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2648.60 | —> 8767-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18579 (24.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58369 (75.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18059 (30.94%) |
| Прилагательное | 6510 (11.15%) |
| Глагол | 14734 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 6513 (11.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2829 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 735 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.26%) |
| Наречие | 3783 (6.48%) |
| Предикатив | 883 (1.51%) |
| Предлог | 7104 (12.17%) |
| Союз | 6605 (11.32%) |
| Междометие | 1564 (2.68%) |
| Вводное слово | 289 (0.50%) |
| Частица | 5303 (9.09%) |
| Причастие | 655 (1.12%) |
| Деепричастие | 195 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30417 (52.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.41 |
| . точка | 108.77 |
| - тире | 33.87 |
| ! восклицательный знак | 9.30 |
| ? вопросительный знак | 22.39 |
| ... многоточие | 9.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 11.71 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 1.39 |
| ; 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».
