Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483397 |
| Слов в произведении (СВП): | 68990 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.58 |
| СДП диалога, знаков: | 58.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7170 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6883 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2475.61 | —> 10698-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16496 (23.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52494 (76.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17634 (33.59%) |
| Прилагательное | 5359 (10.21%) |
| Глагол | 12659 (24.12%) |
| Местоимение-существительное | 3827 (7.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3223 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 862 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.33%) |
| Наречие | 3369 (6.42%) |
| Предикатив | 590 (1.12%) |
| Предлог | 7515 (14.32%) |
| Союз | 6119 (11.66%) |
| Междометие | 1049 (2.00%) |
| Вводное слово | 166 (0.32%) |
| Частица | 4042 (7.70%) |
| Причастие | 1001 (1.91%) |
| Деепричастие | 283 (0.54%) |
| Служебных слов: | 26234 (49.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.98 |
| . точка | 82.91 |
| - тире | 31.02 |
| ! восклицательный знак | 1.55 |
| ? вопросительный знак | 5.97 |
| ... многоточие | 1.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 3.48 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.35 |
| ; 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».
