Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 452701 |
| Слов в произведении (СВП): | 67717 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.88 |
| СДП диалога, знаков: | 53.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8001 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7612 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2648.40 | —> 8768-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17017 (25.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50700 (74.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16691 (32.92%) |
| Прилагательное | 5451 (10.75%) |
| Глагол | 11636 (22.95%) |
| Местоимение-существительное | 4247 (8.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3344 (6.60%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 817 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.25%) |
| Наречие | 2955 (5.83%) |
| Предикатив | 734 (1.45%) |
| Предлог | 6345 (12.51%) |
| Союз | 5846 (11.53%) |
| Междометие | 1358 (2.68%) |
| Вводное слово | 190 (0.37%) |
| Частица | 5132 (10.12%) |
| Причастие | 1041 (2.05%) |
| Деепричастие | 124 (0.24%) |
| Служебных слов: | 26605 (52.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.19 |
| . точка | 72.54 |
| - тире | 23.69 |
| ! восклицательный знак | 6.93 |
| ? вопросительный знак | 13.53 |
| ... многоточие | 5.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 4.58 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 1.20 |
| ; 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».
