Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476762 |
| Слов в произведении (СВП): | 71809 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.95 |
| СДП диалога, знаков: | 35.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8464 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7913 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 551 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2734.17 | —> 7507-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16073 (22.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55736 (77.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16300 (29.24%) |
| Прилагательное | 5608 (10.06%) |
| Глагол | 15013 (26.94%) |
| Местоимение-существительное | 6850 (12.29%) |
| Местоименное прилагательное | 2760 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 672 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.15%) |
| Наречие | 3248 (5.83%) |
| Предикатив | 567 (1.02%) |
| Предлог | 6364 (11.42%) |
| Союз | 5228 (9.38%) |
| Междометие | 1108 (1.99%) |
| Вводное слово | 219 (0.39%) |
| Частица | 4241 (7.61%) |
| Причастие | 1261 (2.26%) |
| Деепричастие | 227 (0.41%) |
| Служебных слов: | 27013 (48.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.24 |
| . точка | 86.80 |
| - тире | 39.61 |
| ! восклицательный знак | 40.90 |
| ? вопросительный знак | 21.99 |
| ... многоточие | 6.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.54 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 3.01 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 0.89 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
