Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457448 |
| Слов в произведении (СВП): | 67548 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.92 |
| СДП диалога, знаков: | 61.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7443 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6999 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 444 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1092.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2456.04 | —> 10854-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16855 (24.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50693 (75.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13342 (26.32%) |
| Прилагательное | 5190 (10.24%) |
| Глагол | 13455 (26.54%) |
| Местоимение-существительное | 5248 (10.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3850 (7.59%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.16%) |
| Наречие | 3928 (7.75%) |
| Предикатив | 385 (0.76%) |
| Предлог | 6079 (11.99%) |
| Союз | 5587 (11.02%) |
| Междометие | 1104 (2.18%) |
| Вводное слово | 245 (0.48%) |
| Частица | 4437 (8.75%) |
| Причастие | 1008 (1.99%) |
| Деепричастие | 257 (0.51%) |
| Служебных слов: | 26818 (52.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 150.16 |
| . точка | 66.40 |
| - тире | 21.17 |
| ! восклицательный знак | 0.84 |
| ? вопросительный знак | 6.23 |
| ... многоточие | 8.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.52 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
