Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482795 |
| Слов в произведении (СВП): | 70643 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.85 |
| СДП диалога, знаков: | 42.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8516 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8090 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 426 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2765.49 | —> 6980-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17012 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53631 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15944 (29.73%) |
| Прилагательное | 6419 (11.97%) |
| Глагол | 13501 (25.17%) |
| Местоимение-существительное | 6021 (11.23%) |
| Местоименное прилагательное | 2655 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 406 (0.76%) |
| Числительное (порядковое) | 60 (0.11%) |
| Наречие | 3497 (6.52%) |
| Предикатив | 672 (1.25%) |
| Предлог | 6414 (11.96%) |
| Союз | 5786 (10.79%) |
| Междометие | 1071 (2.00%) |
| Вводное слово | 254 (0.47%) |
| Частица | 4658 (8.69%) |
| Причастие | 1005 (1.87%) |
| Деепричастие | 187 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27049 (50.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.19 |
| . точка | 105.74 |
| - тире | 29.49 |
| ! восклицательный знак | 3.26 |
| ? вопросительный знак | 15.15 |
| ... многоточие | 10.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 6.06 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.53 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
