Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449570 |
| Слов в произведении (СВП): | 66066 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.55 |
| СДП диалога, знаков: | 34.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10113 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9502 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 611 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2930.56 | —> 4548-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15853 (24.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50213 (76.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19241 (38.32%) |
| Прилагательное | 5639 (11.23%) |
| Глагол | 10692 (21.29%) |
| Местоимение-существительное | 4808 (9.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3147 (6.27%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 613 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.17%) |
| Наречие | 2410 (4.80%) |
| Предикатив | 465 (0.93%) |
| Предлог | 5504 (10.96%) |
| Союз | 5449 (10.85%) |
| Междометие | 960 (1.91%) |
| Вводное слово | 135 (0.27%) |
| Частица | 4648 (9.26%) |
| Причастие | 907 (1.81%) |
| Деепричастие | 144 (0.29%) |
| Служебных слов: | 24799 (49.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.20 |
| . точка | 108.19 |
| - тире | 44.36 |
| ! восклицательный знак | 24.41 |
| ? вопросительный знак | 21.15 |
| ... многоточие | 1.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 18.07 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 3.13 |
| ; 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».
