Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453273 |
| Слов в произведении (СВП): | 65354 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.14 |
| СДП диалога, знаков: | 39.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6417 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6207 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 210 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2318.59 | —> 11572-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15996 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49358 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13796 (27.95%) |
| Прилагательное | 4220 (8.55%) |
| Глагол | 15445 (31.29%) |
| Местоимение-существительное | 6321 (12.81%) |
| Местоименное прилагательное | 2199 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 595 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.18%) |
| Наречие | 3102 (6.28%) |
| Предикатив | 559 (1.13%) |
| Предлог | 5247 (10.63%) |
| Союз | 6274 (12.71%) |
| Междометие | 1180 (2.39%) |
| Вводное слово | 168 (0.34%) |
| Частица | 4473 (9.06%) |
| Причастие | 636 (1.29%) |
| Деепричастие | 132 (0.27%) |
| Служебных слов: | 26005 (52.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.28 |
| . точка | 115.86 |
| - тире | 33.97 |
| ! восклицательный знак | 7.51 |
| ? вопросительный знак | 21.96 |
| ... многоточие | 8.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.78 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; 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».
