Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462495 |
| Слов в произведении (СВП): | 68392 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.68 |
| СДП диалога, знаков: | 44.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9177 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8642 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 535 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2901.35 | —> 4962-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16087 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52305 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15333 (29.31%) |
| Прилагательное | 5926 (11.33%) |
| Глагол | 12504 (23.91%) |
| Местоимение-существительное | 5622 (10.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3100 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 407 (0.78%) |
| Числительное (порядковое) | 89 (0.17%) |
| Наречие | 3455 (6.61%) |
| Предикатив | 423 (0.81%) |
| Предлог | 6129 (11.72%) |
| Союз | 6237 (11.92%) |
| Междометие | 1128 (2.16%) |
| Вводное слово | 218 (0.42%) |
| Частица | 4625 (8.84%) |
| Причастие | 1304 (2.49%) |
| Деепричастие | 225 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27293 (52.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.07 |
| . точка | 64.47 |
| - тире | 25.97 |
| ! восклицательный знак | 15.50 |
| ? вопросительный знак | 14.21 |
| ... многоточие | 17.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.13 |
| " кавычка | 5.50 |
| () скобки | 1.30 |
| : двоеточие | 10.83 |
| ; точка с запятой | 1.36 |
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».
