Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 496509 |
| Слов в произведении (СВП): | 71131 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.81 |
| СДП диалога, знаков: | 50.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7680 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7433 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 247 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2633.80 | —> 8936-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17013 (23.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54118 (76.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14677 (27.12%) |
| Прилагательное | 6260 (11.57%) |
| Глагол | 13853 (25.60%) |
| Местоимение-существительное | 6617 (12.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3159 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 518 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.18%) |
| Наречие | 3750 (6.93%) |
| Предикатив | 478 (0.88%) |
| Предлог | 6709 (12.40%) |
| Союз | 5577 (10.31%) |
| Междометие | 1165 (2.15%) |
| Вводное слово | 237 (0.44%) |
| Частица | 4748 (8.77%) |
| Причастие | 853 (1.58%) |
| Деепричастие | 165 (0.30%) |
| Служебных слов: | 28383 (52.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.72 |
| . точка | 100.45 |
| - тире | 34.54 |
| ! восклицательный знак | 8.81 |
| ? вопросительный знак | 11.78 |
| ... многоточие | 2.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 1.52 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; 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».
