Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486217 |
| Слов в произведении (СВП): | 73725 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.79 |
| СДП диалога, знаков: | 40.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 65.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7960 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7569 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 391 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2555.07 | —> 9878-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18008 (24.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55717 (75.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15837 (28.42%) |
| Прилагательное | 5114 (9.18%) |
| Глагол | 15138 (27.17%) |
| Местоимение-существительное | 7771 (13.95%) |
| Местоименное прилагательное | 2810 (5.04%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 610 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.19%) |
| Наречие | 3574 (6.41%) |
| Предикатив | 542 (0.97%) |
| Предлог | 6385 (11.46%) |
| Союз | 6179 (11.09%) |
| Междометие | 1314 (2.36%) |
| Вводное слово | 286 (0.51%) |
| Частица | 5038 (9.04%) |
| Причастие | 1158 (2.08%) |
| Деепричастие | 251 (0.45%) |
| Служебных слов: | 30045 (53.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.77 |
| . точка | 69.28 |
| - тире | 41.25 |
| ! восклицательный знак | 39.95 |
| ? вопросительный знак | 24.05 |
| ... многоточие | 9.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.90 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.74 |
| " кавычка | 4.18 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.76 |
| ; 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».
