Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 458305 |
| Слов в произведении (СВП): | 62878 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.46 |
| СДП диалога, знаков: | 50.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10885 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9992 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 893 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1397.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3419.90 | —> 519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14623 (23.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48255 (76.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15174 (31.45%) |
| Прилагательное | 5696 (11.80%) |
| Глагол | 11449 (23.73%) |
| Местоимение-существительное | 3811 (7.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2100 (4.35%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 697 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.27%) |
| Наречие | 3082 (6.39%) |
| Предикатив | 465 (0.96%) |
| Предлог | 6039 (12.51%) |
| Союз | 5505 (11.41%) |
| Междометие | 1149 (2.38%) |
| Вводное слово | 201 (0.42%) |
| Частица | 4131 (8.56%) |
| Причастие | 887 (1.84%) |
| Деепричастие | 216 (0.45%) |
| Служебных слов: | 23161 (48.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.33 |
| . точка | 69.87 |
| - тире | 44.88 |
| ! восклицательный знак | 14.82 |
| ? вопросительный знак | 13.66 |
| ... многоточие | 4.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.16 |
| " кавычка | 14.97 |
| () скобки | 1.78 |
| : двоеточие | 7.19 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
