Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 450950 |
| Слов в произведении (СВП): | 66847 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.69 |
| СДП диалога, знаков: | 37.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8766 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7935 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 831 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2722.87 | —> 7655-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16471 (24.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50376 (75.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16100 (31.96%) |
| Прилагательное | 4723 (9.38%) |
| Глагол | 12768 (25.35%) |
| Местоимение-существительное | 4992 (9.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3062 (6.08%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1099 (2.18%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.36%) |
| Наречие | 3077 (6.11%) |
| Предикатив | 544 (1.08%) |
| Предлог | 6779 (13.46%) |
| Союз | 5270 (10.46%) |
| Междометие | 1105 (2.19%) |
| Вводное слово | 204 (0.40%) |
| Частица | 4013 (7.97%) |
| Причастие | 705 (1.40%) |
| Деепричастие | 180 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25612 (50.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.93 |
| . точка | 90.13 |
| - тире | 23.94 |
| ! восклицательный знак | 2.50 |
| ? вопросительный знак | 14.48 |
| ... многоточие | 10.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 10.50 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 3.99 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
