Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 529927 |
| Слов в произведении (СВП): | 71431 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 127.94 |
| СДП диалога, знаков: | 74.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8057 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7770 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2653.65 | —> 8707-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17479 (24.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53952 (75.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15543 (28.81%) |
| Прилагательное | 6161 (11.42%) |
| Глагол | 13176 (24.42%) |
| Местоимение-существительное | 5557 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3577 (6.63%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 784 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.29%) |
| Наречие | 3795 (7.03%) |
| Предикатив | 508 (0.94%) |
| Предлог | 6274 (11.63%) |
| Союз | 6857 (12.71%) |
| Междометие | 1056 (1.96%) |
| Вводное слово | 204 (0.38%) |
| Частица | 4681 (8.68%) |
| Причастие | 1174 (2.18%) |
| Деепричастие | 213 (0.39%) |
| Служебных слов: | 28423 (52.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.18 |
| . точка | 58.73 |
| - тире | 31.78 |
| ! восклицательный знак | 4.07 |
| ? вопросительный знак | 9.14 |
| ... многоточие | 11.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.23 |
| " кавычка | 1.62 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.62 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
