Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 445218 |
| Слов в произведении (СВП): | 65572 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.67 |
| СДП диалога, знаков: | 54.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9992 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9146 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 846 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3003.40 | —> 3541-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17246 (26.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48326 (73.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15284 (31.63%) |
| Прилагательное | 6773 (14.02%) |
| Глагол | 9272 (19.19%) |
| Местоимение-существительное | 4351 (9.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2634 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 877 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.42%) |
| Наречие | 3736 (7.73%) |
| Предикатив | 563 (1.17%) |
| Предлог | 6739 (13.94%) |
| Союз | 6395 (13.23%) |
| Междометие | 1157 (2.39%) |
| Вводное слово | 311 (0.64%) |
| Частица | 4809 (9.95%) |
| Причастие | 1048 (2.17%) |
| Деепричастие | 164 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26585 (55.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.16 |
| . точка | 74.12 |
| - тире | 24.75 |
| ! восклицательный знак | 4.04 |
| ? вопросительный знак | 10.75 |
| ... многоточие | 10.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 34.18 |
| () скобки | 0.79 |
| : двоеточие | 4.88 |
| ; 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».
