Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 438474 |
| Слов в произведении (СВП): | 61932 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.34 |
| СДП диалога, знаков: | 35.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6471 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6260 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 211 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2495.92 | —> 10508-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14589 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47343 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15203 (32.11%) |
| Прилагательное | 5649 (11.93%) |
| Глагол | 12055 (25.46%) |
| Местоимение-существительное | 4802 (10.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2534 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 664 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.18%) |
| Наречие | 3348 (7.07%) |
| Предикатив | 765 (1.62%) |
| Предлог | 5863 (12.38%) |
| Союз | 3946 (8.33%) |
| Междометие | 1105 (2.33%) |
| Вводное слово | 169 (0.36%) |
| Частица | 3145 (6.64%) |
| Причастие | 1459 (3.08%) |
| Деепричастие | 138 (0.29%) |
| Служебных слов: | 21704 (45.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 93.02 |
| . точка | 101.97 |
| - тире | 32.34 |
| ! восклицательный знак | 2.37 |
| ? вопросительный знак | 19.93 |
| ... многоточие | 16.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 0.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.42 |
| ; 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».
