Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482786 |
| Слов в произведении (СВП): | 64804 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 103.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 137.2 |
| СДП диалога, знаков: | 79.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7976 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7626 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 350 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1259.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.37 | —> 6288-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14682 (22.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50122 (77.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14737 (29.40%) |
| Прилагательное | 6485 (12.94%) |
| Глагол | 10885 (21.72%) |
| Местоимение-существительное | 4329 (8.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3458 (6.90%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 647 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.34%) |
| Наречие | 3639 (7.26%) |
| Предикатив | 447 (0.89%) |
| Предлог | 5817 (11.61%) |
| Союз | 5403 (10.78%) |
| Междометие | 956 (1.91%) |
| Вводное слово | 151 (0.30%) |
| Частица | 4213 (8.41%) |
| Причастие | 1513 (3.02%) |
| Деепричастие | 275 (0.55%) |
| Служебных слов: | 24613 (49.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.39 |
| . точка | 56.45 |
| - тире | 29.92 |
| ! восклицательный знак | 3.73 |
| ? вопросительный знак | 8.19 |
| ... многоточие | 5.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 0.83 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.59 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
