Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542431 |
| Слов в произведении (СВП): | 79245 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66 |
| СДП диалога, знаков: | 56.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7257 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7046 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 211 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2451.79 | —> 10898-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19780 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59465 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16164 (27.18%) |
| Прилагательное | 6326 (10.64%) |
| Глагол | 15974 (26.86%) |
| Местоимение-существительное | 7062 (11.88%) |
| Местоименное прилагательное | 4109 (6.91%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 581 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 96 (0.16%) |
| Наречие | 4449 (7.48%) |
| Предикатив | 566 (0.95%) |
| Предлог | 7241 (12.18%) |
| Союз | 6464 (10.87%) |
| Междометие | 1329 (2.23%) |
| Вводное слово | 241 (0.41%) |
| Частица | 5627 (9.46%) |
| Причастие | 906 (1.52%) |
| Деепричастие | 220 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32298 (54.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.23 |
| . точка | 90.77 |
| - тире | 26.25 |
| ! восклицательный знак | 6.59 |
| ? вопросительный знак | 9.72 |
| ... многоточие | 3.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.21 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; 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».
