Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 455569 |
| Слов в произведении (СВП): | 63829 |
| Приблизительно страниц: | 225 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.77 |
| СДП диалога, знаков: | 48.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7690 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7163 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 527 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2652.29 | —> 8726-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14892 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48937 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14692 (30.02%) |
| Прилагательное | 5288 (10.81%) |
| Глагол | 12704 (25.96%) |
| Местоимение-существительное | 4955 (10.13%) |
| Местоименное прилагательное | 1877 (3.84%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 208 (0.43%) |
| Наречие | 3287 (6.72%) |
| Предикатив | 429 (0.88%) |
| Предлог | 5636 (11.52%) |
| Союз | 5325 (10.88%) |
| Междометие | 1074 (2.19%) |
| Вводное слово | 228 (0.47%) |
| Частица | 3817 (7.80%) |
| Причастие | 962 (1.97%) |
| Деепричастие | 226 (0.46%) |
| Служебных слов: | 23147 (47.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.06 |
| . точка | 83.13 |
| - тире | 42.03 |
| ! восклицательный знак | 12.63 |
| ? вопросительный знак | 9.07 |
| ... многоточие | 7.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.43 |
| " кавычка | 7.76 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 7.65 |
| ; 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».
