Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480355 |
| Слов в произведении (СВП): | 73415 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.27 |
| СДП диалога, знаков: | 36.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8178 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7738 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2562.60 | —> 9805-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17392 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56023 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18270 (32.61%) |
| Прилагательное | 5762 (10.29%) |
| Глагол | 14298 (25.52%) |
| Местоимение-существительное | 5771 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2876 (5.13%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 857 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.28%) |
| Наречие | 4066 (7.26%) |
| Предикатив | 556 (0.99%) |
| Предлог | 7714 (13.77%) |
| Союз | 5374 (9.59%) |
| Междометие | 1032 (1.84%) |
| Вводное слово | 300 (0.54%) |
| Частица | 4222 (7.54%) |
| Причастие | 1025 (1.83%) |
| Деепричастие | 243 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27541 (49.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.69 |
| . точка | 87.41 |
| - тире | 22.79 |
| ! восклицательный знак | 7.44 |
| ? вопросительный знак | 12.48 |
| ... многоточие | 7.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 9.79 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.84 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
