Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529628 |
| Слов в произведении (СВП): | 73580 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.12 |
| СДП диалога, знаков: | 54.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9259 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8694 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 565 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2787.09 | —> 6641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19183 (26.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54397 (73.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16819 (30.92%) |
| Прилагательное | 6961 (12.80%) |
| Глагол | 11901 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 6327 (11.63%) |
| Местоименное прилагательное | 3377 (6.21%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 776 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.29%) |
| Наречие | 3632 (6.68%) |
| Предикатив | 607 (1.12%) |
| Предлог | 6959 (12.79%) |
| Союз | 6606 (12.14%) |
| Междометие | 1547 (2.84%) |
| Вводное слово | 240 (0.44%) |
| Частица | 5232 (9.62%) |
| Причастие | 810 (1.49%) |
| Деепричастие | 318 (0.58%) |
| Служебных слов: | 30612 (56.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.14 |
| . точка | 70.85 |
| - тире | 37.59 |
| ! восклицательный знак | 5.86 |
| ? вопросительный знак | 14.83 |
| ... многоточие | 12.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.35 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 9.98 |
| ; 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».
