Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477501 |
| Слов в произведении (СВП): | 70275 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.08 |
| СДП диалога, знаков: | 42.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7052 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6764 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 288 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1093.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2417.84 | —> 11125-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19062 (27.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51213 (72.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14178 (27.68%) |
| Прилагательное | 5738 (11.20%) |
| Глагол | 13628 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 6111 (11.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2818 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 613 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.28%) |
| Наречие | 4050 (7.91%) |
| Предикатив | 741 (1.45%) |
| Предлог | 6452 (12.60%) |
| Союз | 5791 (11.31%) |
| Междометие | 1434 (2.80%) |
| Вводное слово | 494 (0.96%) |
| Частица | 5677 (11.09%) |
| Причастие | 803 (1.57%) |
| Деепричастие | 189 (0.37%) |
| Служебных слов: | 28974 (56.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.21 |
| . точка | 97.26 |
| - тире | 26.44 |
| ! восклицательный знак | 9.42 |
| ? вопросительный знак | 17.10 |
| ... многоточие | 7.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.92 |
| " кавычка | 2.68 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 2.39 |
| ; 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».
