Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476148 |
| Слов в произведении (СВП): | 65953 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.75 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.12 |
| СДП диалога, знаков: | 57.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8205 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7801 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2767.12 | —> 6953-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13855 (21.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52098 (78.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19084 (36.63%) |
| Прилагательное | 7269 (13.95%) |
| Глагол | 10279 (19.73%) |
| Местоимение-существительное | 3379 (6.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2733 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1126 (2.16%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.47%) |
| Наречие | 2659 (5.10%) |
| Предикатив | 427 (0.82%) |
| Предлог | 6820 (13.09%) |
| Союз | 4530 (8.70%) |
| Междометие | 838 (1.61%) |
| Вводное слово | 119 (0.23%) |
| Частица | 3477 (6.67%) |
| Причастие | 1383 (2.65%) |
| Деепричастие | 179 (0.34%) |
| Служебных слов: | 22086 (42.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.23 |
| . точка | 74.08 |
| - тире | 23.96 |
| ! восклицательный знак | 2.12 |
| ? вопросительный знак | 4.91 |
| ... многоточие | 3.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 17.94 |
| () скобки | 0.71 |
| : двоеточие | 2.11 |
| ; 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».
