Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484876 |
| Слов в произведении (СВП): | 68771 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.34 |
| СДП диалога, знаков: | 54.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9094 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8636 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 458 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2954.44 | —> 4198-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16076 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52695 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15435 (29.29%) |
| Прилагательное | 6135 (11.64%) |
| Глагол | 12966 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 4458 (8.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2923 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.32%) |
| Наречие | 3816 (7.24%) |
| Предикатив | 506 (0.96%) |
| Предлог | 6235 (11.83%) |
| Союз | 5819 (11.04%) |
| Междометие | 990 (1.88%) |
| Вводное слово | 209 (0.40%) |
| Частица | 4723 (8.96%) |
| Причастие | 1353 (2.57%) |
| Деепричастие | 327 (0.62%) |
| Служебных слов: | 25694 (48.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.35 |
| . точка | 70.12 |
| - тире | 27.98 |
| ! восклицательный знак | 6.51 |
| ? вопросительный знак | 9.51 |
| ... многоточие | 8.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.22 |
| " кавычка | 1.48 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.42 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
