Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490105 |
| Слов в произведении (СВП): | 68199 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.09 |
| СДП диалога, знаков: | 49.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8812 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8472 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2811.28 | —> 6253-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16124 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52075 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15859 (30.45%) |
| Прилагательное | 5571 (10.70%) |
| Глагол | 12996 (24.96%) |
| Местоимение-существительное | 5323 (10.22%) |
| Местоименное прилагательное | 3017 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.23%) |
| Наречие | 3402 (6.53%) |
| Предикатив | 526 (1.01%) |
| Предлог | 6545 (12.57%) |
| Союз | 5530 (10.62%) |
| Междометие | 998 (1.92%) |
| Вводное слово | 165 (0.32%) |
| Частица | 4895 (9.40%) |
| Причастие | 935 (1.80%) |
| Деепричастие | 134 (0.26%) |
| Служебных слов: | 26616 (51.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.04 |
| . точка | 78.53 |
| - тире | 39.40 |
| ! восклицательный знак | 11.79 |
| ? вопросительный знак | 17.93 |
| ... многоточие | 4.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 3.06 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 4.33 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
