Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469577 |
| Слов в произведении (СВП): | 68724 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.44 |
| СДП диалога, знаков: | 42.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7376 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6977 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 399 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2399.34 | —> 11231-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17712 (25.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51012 (74.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14973 (29.35%) |
| Прилагательное | 4971 (9.74%) |
| Глагол | 13035 (25.55%) |
| Местоимение-существительное | 5911 (11.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3160 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 929 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.35%) |
| Наречие | 3374 (6.61%) |
| Предикатив | 610 (1.20%) |
| Предлог | 6917 (13.56%) |
| Союз | 6227 (12.21%) |
| Междометие | 1211 (2.37%) |
| Вводное слово | 199 (0.39%) |
| Частица | 4894 (9.59%) |
| Причастие | 810 (1.59%) |
| Деепричастие | 225 (0.44%) |
| Служебных слов: | 28755 (56.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.53 |
| . точка | 99.73 |
| - тире | 31.65 |
| ! восклицательный знак | 9.18 |
| ? вопросительный знак | 13.01 |
| ... многоточие | 2.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 6.20 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 1.96 |
| ; 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».
