Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494845 |
| Слов в произведении (СВП): | 72935 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.12 |
| СДП диалога, знаков: | 44.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8446 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 245 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2664.70 | —> 8548-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17019 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55916 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17663 (31.59%) |
| Прилагательное | 5386 (9.63%) |
| Глагол | 14226 (25.44%) |
| Местоимение-существительное | 5711 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3277 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.25%) |
| Наречие | 3288 (5.88%) |
| Предикатив | 486 (0.87%) |
| Предлог | 7167 (12.82%) |
| Союз | 6474 (11.58%) |
| Междометие | 1340 (2.40%) |
| Вводное слово | 123 (0.22%) |
| Частица | 4946 (8.85%) |
| Причастие | 1209 (2.16%) |
| Деепричастие | 188 (0.34%) |
| Служебных слов: | 29233 (52.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.67 |
| . точка | 80.54 |
| - тире | 27.28 |
| ! восклицательный знак | 16.43 |
| ? вопросительный знак | 11.64 |
| ... многоточие | 4.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.22 |
| " кавычка | 8.08 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 4.32 |
| ; 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».
