Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517451 |
| Слов в произведении (СВП): | 72525 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.03 |
| СДП диалога, знаков: | 63.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7573 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7200 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 373 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2575.04 | —> 9655-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17827 (24.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54698 (75.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15115 (27.63%) |
| Прилагательное | 5542 (10.13%) |
| Глагол | 14009 (25.61%) |
| Местоимение-существительное | 6785 (12.40%) |
| Местоименное прилагательное | 3170 (5.80%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 864 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.30%) |
| Наречие | 3938 (7.20%) |
| Предикатив | 516 (0.94%) |
| Предлог | 6097 (11.15%) |
| Союз | 7038 (12.87%) |
| Междометие | 1112 (2.03%) |
| Вводное слово | 161 (0.29%) |
| Частица | 4801 (8.78%) |
| Причастие | 1129 (2.06%) |
| Деепричастие | 207 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29379 (53.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.70 |
| . точка | 69.47 |
| - тире | 33.78 |
| ! восклицательный знак | 4.29 |
| ? вопросительный знак | 11.86 |
| ... многоточие | 9.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.18 |
| " кавычка | 0.94 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.47 |
| ; 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».
