Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 464560 |
| Слов в произведении (СВП): | 68538 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.46 |
| СДП диалога, знаков: | 47.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9027 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8219 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 808 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.63 | —> 5744-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16119 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52419 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15890 (30.31%) |
| Прилагательное | 5671 (10.82%) |
| Глагол | 12858 (24.53%) |
| Местоимение-существительное | 5344 (10.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3176 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.20%) |
| Наречие | 3317 (6.33%) |
| Предикатив | 439 (0.84%) |
| Предлог | 6240 (11.90%) |
| Союз | 5264 (10.04%) |
| Междометие | 1250 (2.38%) |
| Вводное слово | 163 (0.31%) |
| Частица | 4178 (7.97%) |
| Причастие | 976 (1.86%) |
| Деепричастие | 186 (0.35%) |
| Служебных слов: | 25815 (49.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.67 |
| . точка | 68.91 |
| - тире | 22.80 |
| ! восклицательный знак | 22.56 |
| ? вопросительный знак | 10.90 |
| ... многоточие | 11.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 11.67 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.95 |
| ; 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».
