Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526917 |
| Слов в произведении (СВП): | 73154 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 89.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 123.2 |
| СДП диалога, знаков: | 73.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7720 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7331 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2577.59 | —> 9615-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17464 (23.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55690 (76.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15470 (27.78%) |
| Прилагательное | 5975 (10.73%) |
| Глагол | 13622 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 5724 (10.28%) |
| Местоименное прилагательное | 3520 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 751 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.32%) |
| Наречие | 4286 (7.70%) |
| Предикатив | 578 (1.04%) |
| Предлог | 6321 (11.35%) |
| Союз | 6742 (12.11%) |
| Междометие | 1261 (2.26%) |
| Вводное слово | 195 (0.35%) |
| Частица | 5099 (9.16%) |
| Причастие | 1279 (2.30%) |
| Деепричастие | 553 (0.99%) |
| Служебных слов: | 29422 (52.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.93 |
| . точка | 59.55 |
| - тире | 33.35 |
| ! восклицательный знак | 4.74 |
| ? вопросительный знак | 10.35 |
| ... многоточие | 18.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.74 |
| " кавычка | 0.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; 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».
