Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486012 |
| Слов в произведении (СВП): | 73247 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.81 |
| СДП диалога, знаков: | 41.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8642 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8016 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 626 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2572.60 | —> 9675-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18415 (25.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54832 (74.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17255 (31.47%) |
| Прилагательное | 5111 (9.32%) |
| Глагол | 13573 (24.75%) |
| Местоимение-существительное | 6111 (11.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3037 (5.54%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 882 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.31%) |
| Наречие | 3368 (6.14%) |
| Предикатив | 568 (1.04%) |
| Предлог | 7254 (13.23%) |
| Союз | 5623 (10.26%) |
| Междометие | 1185 (2.16%) |
| Вводное слово | 301 (0.55%) |
| Частица | 5553 (10.13%) |
| Причастие | 894 (1.63%) |
| Деепричастие | 231 (0.42%) |
| Служебных слов: | 29305 (53.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.93 |
| . точка | 90.56 |
| - тире | 31.26 |
| ! восклицательный знак | 5.58 |
| ? вопросительный знак | 10.24 |
| ... многоточие | 11.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.53 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 9.86 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 3.22 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
