Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 461034 |
| Слов в произведении (СВП): | 63042 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.53 |
| СДП диалога, знаков: | 53.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6947 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6667 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 280 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2515.70 | —> 10313-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15018 (23.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48024 (76.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15603 (32.49%) |
| Прилагательное | 6110 (12.72%) |
| Глагол | 10817 (22.52%) |
| Местоимение-существительное | 4907 (10.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2639 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1082 (2.25%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.24%) |
| Наречие | 3355 (6.99%) |
| Предикатив | 667 (1.39%) |
| Предлог | 6442 (13.41%) |
| Союз | 4485 (9.34%) |
| Междометие | 862 (1.79%) |
| Вводное слово | 179 (0.37%) |
| Частица | 3665 (7.63%) |
| Причастие | 1411 (2.94%) |
| Деепричастие | 112 (0.23%) |
| Служебных слов: | 23300 (48.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.50 |
| . точка | 95.59 |
| - тире | 27.58 |
| ! восклицательный знак | 2.25 |
| ? вопросительный знак | 11.37 |
| ... многоточие | 8.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 1.65 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.54 |
| ; 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».
