Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487928 |
| Слов в произведении (СВП): | 66827 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.98 |
| СДП диалога, знаков: | 40.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10253 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9361 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 892 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2999.46 | —> 3595-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13790 (20.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53037 (79.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17960 (33.86%) |
| Прилагательное | 5375 (10.13%) |
| Глагол | 13299 (25.07%) |
| Местоимение-существительное | 4847 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2104 (3.97%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 621 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.28%) |
| Наречие | 2485 (4.69%) |
| Предикатив | 515 (0.97%) |
| Предлог | 6348 (11.97%) |
| Союз | 4254 (8.02%) |
| Междометие | 1123 (2.12%) |
| Вводное слово | 181 (0.34%) |
| Частица | 4099 (7.73%) |
| Причастие | 874 (1.65%) |
| Деепричастие | 181 (0.34%) |
| Служебных слов: | 23159 (43.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.89 |
| . точка | 95.53 |
| - тире | 38.13 |
| ! восклицательный знак | 12.49 |
| ? вопросительный знак | 19.33 |
| ... многоточие | 9.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.82 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.50 |
| " кавычка | 24.32 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 9.92 |
| ; точка с запятой | 0.91 |
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».
