Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468537 |
| Слов в произведении (СВП): | 71156 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.16 |
| СДП диалога, знаков: | 45.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7792 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7453 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 339 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1079.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2441.28 | —> 10979-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18273 (25.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52883 (74.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14948 (28.27%) |
| Прилагательное | 5858 (11.08%) |
| Глагол | 12186 (23.04%) |
| Местоимение-существительное | 6490 (12.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3767 (7.12%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 729 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.15%) |
| Наречие | 3595 (6.80%) |
| Предикатив | 715 (1.35%) |
| Предлог | 6580 (12.44%) |
| Союз | 6333 (11.98%) |
| Междометие | 1247 (2.36%) |
| Вводное слово | 247 (0.47%) |
| Частица | 5077 (9.60%) |
| Причастие | 1103 (2.09%) |
| Деепричастие | 159 (0.30%) |
| Служебных слов: | 29913 (56.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.67 |
| . точка | 76.75 |
| - тире | 17.82 |
| ! восклицательный знак | 11.13 |
| ? вопросительный знак | 14.12 |
| ... многоточие | 9.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.89 |
| " кавычка | 6.70 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.97 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
