Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484972 |
| Слов в произведении (СВП): | 70775 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.92 |
| СДП диалога, знаков: | 51.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7033 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6628 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 405 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2474.64 | —> 10705-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15160 (21.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55615 (78.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18581 (33.41%) |
| Прилагательное | 5295 (9.52%) |
| Глагол | 13293 (23.90%) |
| Местоимение-существительное | 6086 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2615 (4.70%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 557 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.25%) |
| Наречие | 2437 (4.38%) |
| Предикатив | 513 (0.92%) |
| Предлог | 6932 (12.46%) |
| Союз | 5675 (10.20%) |
| Междометие | 1295 (2.33%) |
| Вводное слово | 138 (0.25%) |
| Частица | 3742 (6.73%) |
| Причастие | 596 (1.07%) |
| Деепричастие | 109 (0.20%) |
| Служебных слов: | 26603 (47.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.19 |
| . точка | 90.95 |
| - тире | 30.99 |
| ! восклицательный знак | 3.72 |
| ? вопросительный знак | 11.53 |
| ... многоточие | 2.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 4.54 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.69 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
