Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468957 |
| Слов в произведении (СВП): | 69924 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.56 |
| СДП диалога, знаков: | 52.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7027 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6772 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 255 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1064.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2333.65 | —> 11522-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17995 (25.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51929 (74.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15272 (29.41%) |
| Прилагательное | 4895 (9.43%) |
| Глагол | 14156 (27.26%) |
| Местоимение-существительное | 6087 (11.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3368 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 654 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 145 (0.28%) |
| Наречие | 3728 (7.18%) |
| Предикатив | 575 (1.11%) |
| Предлог | 5954 (11.47%) |
| Союз | 6702 (12.91%) |
| Междометие | 1221 (2.35%) |
| Вводное слово | 199 (0.38%) |
| Частица | 5607 (10.80%) |
| Причастие | 630 (1.21%) |
| Деепричастие | 172 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29313 (56.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.62 |
| . точка | 89.77 |
| - тире | 28.92 |
| ! восклицательный знак | 5.29 |
| ? вопросительный знак | 12.27 |
| ... многоточие | 3.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 6.31 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.15 |
| ; 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».
