Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491632 |
| Слов в произведении (СВП): | 70619 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.88 |
| СДП диалога, знаков: | 46.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7343 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7093 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 250 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2531.75 | —> 10146-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17467 (24.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53152 (75.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14354 (27.01%) |
| Прилагательное | 5658 (10.64%) |
| Глагол | 14333 (26.97%) |
| Местоимение-существительное | 6774 (12.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3260 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 466 (0.88%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.14%) |
| Наречие | 3833 (7.21%) |
| Предикатив | 510 (0.96%) |
| Предлог | 6369 (11.98%) |
| Союз | 5873 (11.05%) |
| Междометие | 1213 (2.28%) |
| Вводное слово | 243 (0.46%) |
| Частица | 4814 (9.06%) |
| Причастие | 701 (1.32%) |
| Деепричастие | 142 (0.27%) |
| Служебных слов: | 28703 (54.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.64 |
| . точка | 112.17 |
| - тире | 43.32 |
| ! восклицательный знак | 7.84 |
| ? вопросительный знак | 14.87 |
| ... многоточие | 3.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 0.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.09 |
| ; 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».
