Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457561 |
| Слов в произведении (СВП): | 65945 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.32 |
| СДП диалога, знаков: | 57.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10806 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9972 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 834 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3250.89 | —> 1273-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15431 (23.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50514 (76.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16444 (32.55%) |
| Прилагательное | 6296 (12.46%) |
| Глагол | 10822 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 3769 (7.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2925 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 634 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.24%) |
| Наречие | 3043 (6.02%) |
| Предикатив | 518 (1.03%) |
| Предлог | 6335 (12.54%) |
| Союз | 6478 (12.82%) |
| Междометие | 1133 (2.24%) |
| Вводное слово | 204 (0.40%) |
| Частица | 4187 (8.29%) |
| Причастие | 1022 (2.02%) |
| Деепричастие | 149 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25196 (49.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.43 |
| . точка | 71.64 |
| - тире | 20.11 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 7.54 |
| ... многоточие | 2.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.14 |
| () скобки | 1.26 |
| : двоеточие | 6.10 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
