Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475116 |
| Слов в произведении (СВП): | 68298 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.9 |
| СДП диалога, знаков: | 52.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7844 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7357 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 487 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1130.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2539.85 | —> 10064-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16856 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51442 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15087 (29.33%) |
| Прилагательное | 6023 (11.71%) |
| Глагол | 13476 (26.20%) |
| Местоимение-существительное | 5722 (11.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2315 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 617 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.33%) |
| Наречие | 3710 (7.21%) |
| Предикатив | 523 (1.02%) |
| Предлог | 6475 (12.59%) |
| Союз | 6101 (11.86%) |
| Междометие | 1095 (2.13%) |
| Вводное слово | 248 (0.48%) |
| Частица | 4103 (7.98%) |
| Причастие | 1096 (2.13%) |
| Деепричастие | 284 (0.55%) |
| Служебных слов: | 26356 (51.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.42 |
| . точка | 61.01 |
| - тире | 27.22 |
| ! восклицательный знак | 8.73 |
| ? вопросительный знак | 9.11 |
| ... многоточие | 11.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.86 |
| " кавычка | 8.99 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 11.93 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
