Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 465770 |
| Слов в произведении (СВП): | 70030 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.66 |
| СДП диалога, знаков: | 40.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8027 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7722 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 305 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2677.33 | —> 8372-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17587 (25.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52443 (74.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16156 (30.81%) |
| Прилагательное | 5548 (10.58%) |
| Глагол | 13955 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 6077 (11.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2713 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.25%) |
| Наречие | 3904 (7.44%) |
| Предикатив | 545 (1.04%) |
| Предлог | 6717 (12.81%) |
| Союз | 6086 (11.61%) |
| Междометие | 1193 (2.27%) |
| Вводное слово | 197 (0.38%) |
| Частица | 4395 (8.38%) |
| Причастие | 686 (1.31%) |
| Деепричастие | 247 (0.47%) |
| Служебных слов: | 27628 (52.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.73 |
| . точка | 106.25 |
| - тире | 24.90 |
| ! восклицательный знак | 6.87 |
| ? вопросительный знак | 15.99 |
| ... многоточие | 5.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 5.04 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.61 |
| ; 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».
