Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485942 |
| Слов в произведении (СВП): | 70774 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.02 |
| СДП диалога, знаков: | 34.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8848 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8270 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 578 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.32 | —> 7004-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15190 (21.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55584 (78.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17470 (31.43%) |
| Прилагательное | 5419 (9.75%) |
| Глагол | 15042 (27.06%) |
| Местоимение-существительное | 4479 (8.06%) |
| Местоименное прилагательное | 2475 (4.45%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 578 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.30%) |
| Наречие | 2945 (5.30%) |
| Предикатив | 533 (0.96%) |
| Предлог | 7199 (12.95%) |
| Союз | 5320 (9.57%) |
| Междометие | 1085 (1.95%) |
| Вводное слово | 213 (0.38%) |
| Частица | 4363 (7.85%) |
| Причастие | 1156 (2.08%) |
| Деепричастие | 110 (0.20%) |
| Служебных слов: | 25262 (45.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.40 |
| . точка | 122.15 |
| - тире | 36.21 |
| ! восклицательный знак | 3.15 |
| ? вопросительный знак | 15.75 |
| ... многоточие | 2.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.40 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 6.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; 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».
