Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457757 |
| Слов в произведении (СВП): | 66577 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.15 |
| СДП диалога, знаков: | 40.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9425 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8765 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 660 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2834.31 | —> 5913-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17165 (25.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49412 (74.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14668 (29.69%) |
| Прилагательное | 5186 (10.50%) |
| Глагол | 12759 (25.82%) |
| Местоимение-существительное | 5970 (12.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2908 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 742 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.34%) |
| Наречие | 3247 (6.57%) |
| Предикатив | 649 (1.31%) |
| Предлог | 5730 (11.60%) |
| Союз | 6221 (12.59%) |
| Междометие | 1222 (2.47%) |
| Вводное слово | 379 (0.77%) |
| Частица | 4752 (9.62%) |
| Причастие | 601 (1.22%) |
| Деепричастие | 116 (0.23%) |
| Служебных слов: | 27316 (55.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.70 |
| . точка | 80.42 |
| - тире | 53.44 |
| ! восклицательный знак | 25.05 |
| ? вопросительный знак | 16.88 |
| ... многоточие | 14.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.39 |
| " кавычка | 12.32 |
| () скобки | 1.35 |
| : двоеточие | 7.47 |
| ; 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».
