Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 543838 |
| Слов в произведении (СВП): | 80495 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.83 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.28 |
| СДП диалога, знаков: | 46.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9746 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9044 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 702 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2686.38 | —> 8240-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23259 (28.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57236 (71.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17035 (29.76%) |
| Прилагательное | 5784 (10.11%) |
| Глагол | 13570 (23.71%) |
| Местоимение-существительное | 8102 (14.16%) |
| Местоименное прилагательное | 4162 (7.27%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 790 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.32%) |
| Наречие | 4137 (7.23%) |
| Предикатив | 947 (1.65%) |
| Предлог | 7514 (13.13%) |
| Союз | 7555 (13.20%) |
| Междометие | 1612 (2.82%) |
| Вводное слово | 308 (0.54%) |
| Частица | 6714 (11.73%) |
| Причастие | 697 (1.22%) |
| Деепричастие | 166 (0.29%) |
| Служебных слов: | 36155 (63.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.64 |
| . точка | 101.16 |
| - тире | 52.76 |
| ! восклицательный знак | 7.38 |
| ? вопросительный знак | 16.16 |
| ... многоточие | 2.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 10.51 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; 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».
