Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489211 |
| Слов в произведении (СВП): | 73019 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.39 |
| СДП диалога, знаков: | 57.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9154 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8666 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 488 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2781.11 | —> 6736-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15784 (21.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57235 (78.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19747 (34.50%) |
| Прилагательное | 6890 (12.04%) |
| Глагол | 11924 (20.83%) |
| Местоимение-существительное | 5159 (9.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3578 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1088 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.37%) |
| Наречие | 2671 (4.67%) |
| Предикатив | 501 (0.88%) |
| Предлог | 7904 (13.81%) |
| Союз | 6535 (11.42%) |
| Междометие | 966 (1.69%) |
| Вводное слово | 156 (0.27%) |
| Частица | 3520 (6.15%) |
| Причастие | 1053 (1.84%) |
| Деепричастие | 170 (0.30%) |
| Служебных слов: | 27997 (48.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.34 |
| . точка | 64.44 |
| - тире | 11.82 |
| ! восклицательный знак | 4.04 |
| ? вопросительный знак | 7.44 |
| ... многоточие | 0.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.40 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 5.63 |
| ; 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».
