Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475493 |
| Слов в произведении (СВП): | 67963 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 46.63 |
| СДП диалога, знаков: | 37.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9744 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 567 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2870.83 | —> 5389-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16003 (23.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51960 (76.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17011 (32.74%) |
| Прилагательное | 5313 (10.23%) |
| Глагол | 12633 (24.31%) |
| Местоимение-существительное | 5277 (10.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2684 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 609 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.29%) |
| Наречие | 2996 (5.77%) |
| Предикатив | 596 (1.15%) |
| Предлог | 6325 (12.17%) |
| Союз | 5671 (10.91%) |
| Междометие | 1325 (2.55%) |
| Вводное слово | 246 (0.47%) |
| Частица | 4937 (9.50%) |
| Причастие | 807 (1.55%) |
| Деепричастие | 163 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26644 (51.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.34 |
| . точка | 133.06 |
| - тире | 40.26 |
| ! восклицательный знак | 5.03 |
| ? вопросительный знак | 17.41 |
| ... многоточие | 3.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 6.67 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.66 |
| ; 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».
