Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482789 |
| Слов в произведении (СВП): | 67458 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.21 |
| СДП диалога, знаков: | 41.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8888 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8285 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 603 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2792.44 | —> 6554-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14635 (21.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52823 (78.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17194 (32.55%) |
| Прилагательное | 6519 (12.34%) |
| Глагол | 13092 (24.78%) |
| Местоимение-существительное | 4233 (8.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2248 (4.26%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 588 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.32%) |
| Наречие | 3203 (6.06%) |
| Предикатив | 481 (0.91%) |
| Предлог | 5986 (11.33%) |
| Союз | 4944 (9.36%) |
| Междометие | 1285 (2.43%) |
| Вводное слово | 188 (0.36%) |
| Частица | 3478 (6.58%) |
| Причастие | 1095 (2.07%) |
| Деепричастие | 157 (0.30%) |
| Служебных слов: | 22530 (42.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.79 |
| . точка | 85.55 |
| - тире | 39.39 |
| ! восклицательный знак | 12.33 |
| ? вопросительный знак | 11.37 |
| ... многоточие | 17.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 12.44 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 2.08 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
