Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478800 |
| Слов в произведении (СВП): | 71302 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.21 |
| СДП диалога, знаков: | 37.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8842 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8329 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 513 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2656.95 | —> 8660-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18450 (25.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52852 (74.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15584 (29.49%) |
| Прилагательное | 5291 (10.01%) |
| Глагол | 13388 (25.33%) |
| Местоимение-существительное | 7152 (13.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3365 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 711 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.31%) |
| Наречие | 3297 (6.24%) |
| Предикатив | 615 (1.16%) |
| Предлог | 6283 (11.89%) |
| Союз | 5927 (11.21%) |
| Междометие | 1081 (2.05%) |
| Вводное слово | 237 (0.45%) |
| Частица | 5165 (9.77%) |
| Причастие | 909 (1.72%) |
| Деепричастие | 220 (0.42%) |
| Служебных слов: | 29433 (55.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.78 |
| . точка | 96.46 |
| - тире | 39.49 |
| ! восклицательный знак | 30.27 |
| ? вопросительный знак | 19.06 |
| ... многоточие | 2.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 7.08 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
