Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457311 |
| Слов в произведении (СВП): | 65693 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 125.59 |
| СДП диалога, знаков: | 50.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9434 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8714 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 720 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1317.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3075.02 | —> 2730-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14739 (22.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50954 (77.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18171 (35.66%) |
| Прилагательное | 6672 (13.09%) |
| Глагол | 10956 (21.50%) |
| Местоимение-существительное | 3503 (6.87%) |
| Местоименное прилагательное | 2787 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1033 (2.03%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.47%) |
| Наречие | 2877 (5.65%) |
| Предикатив | 342 (0.67%) |
| Предлог | 6503 (12.76%) |
| Союз | 5328 (10.46%) |
| Междометие | 1005 (1.97%) |
| Вводное слово | 126 (0.25%) |
| Частица | 3321 (6.52%) |
| Причастие | 1294 (2.54%) |
| Деепричастие | 190 (0.37%) |
| Служебных слов: | 22777 (44.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.91 |
| . точка | 78.67 |
| - тире | 27.99 |
| ! восклицательный знак | 1.58 |
| ? вопросительный знак | 7.29 |
| ... многоточие | 1.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 5.45 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.76 |
| ; 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».
