Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489531 |
| Слов в произведении (СВП): | 69793 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.43 |
| СДП диалога, знаков: | 62.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6247 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5873 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 374 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1064.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2282.60 | —> 11677-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15279 (21.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54514 (78.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16881 (30.97%) |
| Прилагательное | 5164 (9.47%) |
| Глагол | 12854 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 4496 (8.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3532 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1035 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 274 (0.50%) |
| Наречие | 3371 (6.18%) |
| Предикатив | 503 (0.92%) |
| Предлог | 7494 (13.75%) |
| Союз | 4995 (9.16%) |
| Междометие | 1030 (1.89%) |
| Вводное слово | 150 (0.28%) |
| Частица | 3580 (6.57%) |
| Причастие | 1350 (2.48%) |
| Деепричастие | 225 (0.41%) |
| Служебных слов: | 25506 (46.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.46 |
| . точка | 81.90 |
| - тире | 26.76 |
| ! восклицательный знак | 2.68 |
| ? вопросительный знак | 4.81 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 4.73 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.75 |
| ; 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».
