Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536499 |
| Слов в произведении (СВП): | 79375 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.94 |
| СДП диалога, знаков: | 44.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7404 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7058 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 346 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1081.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2366.23 | —> 11399-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22096 (27.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57279 (72.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14772 (25.79%) |
| Прилагательное | 6746 (11.78%) |
| Глагол | 14969 (26.13%) |
| Местоимение-существительное | 7614 (13.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3063 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 699 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.20%) |
| Наречие | 5139 (8.97%) |
| Предикатив | 841 (1.47%) |
| Предлог | 6712 (11.72%) |
| Союз | 7382 (12.89%) |
| Междометие | 1577 (2.75%) |
| Вводное слово | 304 (0.53%) |
| Частица | 6338 (11.07%) |
| Причастие | 867 (1.51%) |
| Деепричастие | 273 (0.48%) |
| Служебных слов: | 33293 (58.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.84 |
| . точка | 98.90 |
| - тире | 34.56 |
| ! восклицательный знак | 8.81 |
| ? вопросительный знак | 15.77 |
| ... многоточие | 4.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 3.67 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.25 |
| ; 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».
