Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471113 |
| Слов в произведении (СВП): | 70212 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.42 |
| СДП диалога, знаков: | 35.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8457 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8070 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 387 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2663.53 | —> 8562-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15436 (21.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54776 (78.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18384 (33.56%) |
| Прилагательное | 5261 (9.60%) |
| Глагол | 14808 (27.03%) |
| Местоимение-существительное | 5082 (9.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2499 (4.56%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1073 (1.96%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.14%) |
| Наречие | 2838 (5.18%) |
| Предикатив | 545 (0.99%) |
| Предлог | 6553 (11.96%) |
| Союз | 6056 (11.06%) |
| Междометие | 1060 (1.94%) |
| Вводное слово | 114 (0.21%) |
| Частица | 3718 (6.79%) |
| Причастие | 737 (1.35%) |
| Деепричастие | 142 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25241 (46.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.57 |
| . точка | 103.43 |
| - тире | 26.52 |
| ! восклицательный знак | 18.10 |
| ? вопросительный знак | 11.18 |
| ... многоточие | 0.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 2.25 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.26 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
