Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448503 |
| Слов в произведении (СВП): | 62803 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.61 |
| СДП диалога, знаков: | 43.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9120 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8596 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 524 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2977.67 | —> 3866-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14207 (22.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48596 (77.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17040 (35.06%) |
| Прилагательное | 7057 (14.52%) |
| Глагол | 9809 (20.18%) |
| Местоимение-существительное | 3382 (6.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2827 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 818 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.37%) |
| Наречие | 2782 (5.72%) |
| Предикатив | 331 (0.68%) |
| Предлог | 6120 (12.59%) |
| Союз | 5456 (11.23%) |
| Междометие | 1031 (2.12%) |
| Вводное слово | 120 (0.25%) |
| Частица | 3341 (6.88%) |
| Причастие | 1109 (2.28%) |
| Деепричастие | 178 (0.37%) |
| Служебных слов: | 22466 (46.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.29 |
| . точка | 101.46 |
| - тире | 16.73 |
| ! восклицательный знак | 3.46 |
| ? вопросительный знак | 9.19 |
| ... многоточие | 7.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 16.75 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
