Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 479764 |
| Слов в произведении (СВП): | 69868 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.67 |
| СДП диалога, знаков: | 48.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9347 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8894 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 453 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1270.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2957.32 | —> 4157-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18569 (26.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51299 (73.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16611 (32.38%) |
| Прилагательное | 6805 (13.27%) |
| Глагол | 11579 (22.57%) |
| Местоимение-существительное | 4201 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2946 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 741 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.32%) |
| Наречие | 3993 (7.78%) |
| Предикатив | 599 (1.17%) |
| Предлог | 6400 (12.48%) |
| Союз | 6656 (12.97%) |
| Междометие | 1307 (2.55%) |
| Вводное слово | 210 (0.41%) |
| Частица | 5468 (10.66%) |
| Причастие | 1172 (2.28%) |
| Деепричастие | 260 (0.51%) |
| Служебных слов: | 27462 (53.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.72 |
| . точка | 80.58 |
| - тире | 19.25 |
| ! восклицательный знак | 2.42 |
| ? вопросительный знак | 5.50 |
| ... многоточие | 7.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 5.15 |
| () скобки | 1.29 |
| : двоеточие | 2.06 |
| ; 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».
