Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528331 |
| Слов в произведении (СВП): | 74144 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.04 |
| СДП диалога, знаков: | 48.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9631 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8954 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 677 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2823.20 | —> 6083-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19137 (25.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55007 (74.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16903 (30.73%) |
| Прилагательное | 6527 (11.87%) |
| Глагол | 12864 (23.39%) |
| Местоимение-существительное | 6169 (11.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3023 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 890 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.34%) |
| Наречие | 3648 (6.63%) |
| Предикатив | 686 (1.25%) |
| Предлог | 7102 (12.91%) |
| Союз | 6499 (11.81%) |
| Междометие | 1466 (2.67%) |
| Вводное слово | 251 (0.46%) |
| Частица | 5066 (9.21%) |
| Причастие | 715 (1.30%) |
| Деепричастие | 296 (0.54%) |
| Служебных слов: | 29885 (54.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.36 |
| . точка | 70.81 |
| - тире | 36.60 |
| ! восклицательный знак | 6.53 |
| ? вопросительный знак | 15.04 |
| ... многоточие | 17.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.67 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.74 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.64 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 10.51 |
| ; 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».
