Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 558900 |
| Слов в произведении (СВП): | 81000 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.42 |
| СДП диалога, знаков: | 54.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7675 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7452 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 223 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2537.07 | —> 10097-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19532 (24.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61468 (75.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16966 (27.60%) |
| Прилагательное | 6698 (10.90%) |
| Глагол | 15927 (25.91%) |
| Местоимение-существительное | 7448 (12.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3994 (6.50%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 629 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.18%) |
| Наречие | 4371 (7.11%) |
| Предикатив | 595 (0.97%) |
| Предлог | 7476 (12.16%) |
| Союз | 6444 (10.48%) |
| Междометие | 1291 (2.10%) |
| Вводное слово | 266 (0.43%) |
| Частица | 5623 (9.15%) |
| Причастие | 995 (1.62%) |
| Деепричастие | 183 (0.30%) |
| Служебных слов: | 32733 (53.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.54 |
| . точка | 93.68 |
| - тире | 31.65 |
| ! восклицательный знак | 7.46 |
| ? вопросительный знак | 11.70 |
| ... многоточие | 3.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 1.68 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.86 |
| ; 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».
