Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470007 |
| Слов в произведении (СВП): | 69411 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.01 |
| СДП диалога, знаков: | 46.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10097 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9462 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 635 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3018.17 | —> 3378-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15547 (22.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53864 (77.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17729 (32.91%) |
| Прилагательное | 6196 (11.50%) |
| Глагол | 12690 (23.56%) |
| Местоимение-существительное | 4584 (8.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2780 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 729 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.38%) |
| Наречие | 3039 (5.64%) |
| Предикатив | 467 (0.87%) |
| Предлог | 6911 (12.83%) |
| Союз | 5927 (11.00%) |
| Междометие | 867 (1.61%) |
| Вводное слово | 117 (0.22%) |
| Частица | 3772 (7.00%) |
| Причастие | 1093 (2.03%) |
| Деепричастие | 193 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25154 (46.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.44 |
| . точка | 71.67 |
| - тире | 29.51 |
| ! восклицательный знак | 19.67 |
| ? вопросительный знак | 9.02 |
| ... многоточие | 7.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.45 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.20 |
| " кавычка | 8.00 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.39 |
| ; 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».
