Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 459817 |
| Слов в произведении (СВП): | 67296 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.56 |
| СДП диалога, знаков: | 46.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8619 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8128 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 491 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2887.35 | —> 5150-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17372 (25.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49924 (74.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13978 (28.00%) |
| Прилагательное | 6567 (13.15%) |
| Глагол | 12759 (25.56%) |
| Местоимение-существительное | 4047 (8.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2849 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 657 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.25%) |
| Наречие | 4108 (8.23%) |
| Предикатив | 550 (1.10%) |
| Предлог | 5804 (11.63%) |
| Союз | 6229 (12.48%) |
| Междометие | 1136 (2.28%) |
| Вводное слово | 232 (0.46%) |
| Частица | 5142 (10.30%) |
| Причастие | 1160 (2.32%) |
| Деепричастие | 206 (0.41%) |
| Служебных слов: | 25653 (51.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.01 |
| . точка | 70.17 |
| - тире | 22.66 |
| ! восклицательный знак | 9.94 |
| ? вопросительный знак | 12.59 |
| ... многоточие | 9.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.80 |
| " кавычка | 2.21 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 6.45 |
| ; точка с запятой | 0.58 |
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».
