Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485221 |
| Слов в произведении (СВП): | 74177 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.5 |
| СДП диалога, знаков: | 53.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6990 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6785 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 205 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1065.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2360.54 | —> 11428-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18238 (24.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55939 (75.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15185 (27.15%) |
| Прилагательное | 4451 (7.96%) |
| Глагол | 16388 (29.30%) |
| Местоимение-существительное | 8347 (14.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3407 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 462 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.21%) |
| Наречие | 2839 (5.08%) |
| Предикатив | 489 (0.87%) |
| Предлог | 7010 (12.53%) |
| Союз | 6239 (11.15%) |
| Междометие | 1325 (2.37%) |
| Вводное слово | 186 (0.33%) |
| Частица | 5330 (9.53%) |
| Причастие | 781 (1.40%) |
| Деепричастие | 194 (0.35%) |
| Служебных слов: | 32056 (57.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.69 |
| . точка | 84.12 |
| - тире | 20.42 |
| ! восклицательный знак | 5.78 |
| ? вопросительный знак | 10.73 |
| ... многоточие | 2.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.95 |
| " кавычка | 11.89 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.86 |
| ; 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».
