Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483811 |
| Слов в произведении (СВП): | 70271 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.79 |
| СДП диалога, знаков: | 66.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5512 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5199 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 313 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 904.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1901.06 | —> 11976-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20575 (29.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49696 (70.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13268 (26.70%) |
| Прилагательное | 5819 (11.71%) |
| Глагол | 11157 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 6872 (13.83%) |
| Местоименное прилагательное | 4945 (9.95%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 886 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.26%) |
| Наречие | 3863 (7.77%) |
| Предикатив | 582 (1.17%) |
| Предлог | 6008 (12.09%) |
| Союз | 6914 (13.91%) |
| Междометие | 1313 (2.64%) |
| Вводное слово | 224 (0.45%) |
| Частица | 5775 (11.62%) |
| Причастие | 1036 (2.08%) |
| Деепричастие | 226 (0.45%) |
| Служебных слов: | 32285 (64.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.72 |
| . точка | 77.16 |
| - тире | 27.99 |
| ! восклицательный знак | 0.28 |
| ? вопросительный знак | 7.67 |
| ... многоточие | 2.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 13.70 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 2.90 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
