Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469648 |
| Слов в произведении (СВП): | 70578 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.69 |
| СДП диалога, знаков: | 43.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9214 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8738 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 476 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2806.07 | —> 6336-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15853 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54725 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16790 (30.68%) |
| Прилагательное | 5500 (10.05%) |
| Глагол | 13513 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 6873 (12.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3217 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 622 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.26%) |
| Наречие | 2806 (5.13%) |
| Предикатив | 520 (0.95%) |
| Предлог | 7179 (13.12%) |
| Союз | 5221 (9.54%) |
| Междометие | 1167 (2.13%) |
| Вводное слово | 172 (0.31%) |
| Частица | 4383 (8.01%) |
| Причастие | 768 (1.40%) |
| Деепричастие | 104 (0.19%) |
| Служебных слов: | 28331 (51.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.11 |
| . точка | 107.13 |
| - тире | 15.47 |
| ! восклицательный знак | 1.12 |
| ? вопросительный знак | 8.64 |
| ... многоточие | 0.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 11.07 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 1.37 |
| ; 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».
