Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 458603 |
| Слов в произведении (СВП): | 63832 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.14 |
| СДП диалога, знаков: | 44.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10215 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9564 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 651 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1402.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3320.78 | —> 926-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14111 (22.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49721 (77.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17889 (35.98%) |
| Прилагательное | 6191 (12.45%) |
| Глагол | 11002 (22.13%) |
| Местоимение-существительное | 3784 (7.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2408 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 560 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.28%) |
| Наречие | 2793 (5.62%) |
| Предикатив | 472 (0.95%) |
| Предлог | 6135 (12.34%) |
| Союз | 4685 (9.42%) |
| Междометие | 846 (1.70%) |
| Вводное слово | 236 (0.47%) |
| Частица | 3629 (7.30%) |
| Причастие | 1169 (2.35%) |
| Деепричастие | 179 (0.36%) |
| Служебных слов: | 21913 (44.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.57 |
| . точка | 81.84 |
| - тире | 23.77 |
| ! восклицательный знак | 10.65 |
| ? вопросительный знак | 11.26 |
| ... многоточие | 9.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.80 |
| " кавычка | 14.62 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 8.02 |
| ; точка с запятой | 0.92 |
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».
