Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468317 |
| Слов в произведении (СВП): | 69085 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.72 |
| СДП диалога, знаков: | 34.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7421 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7180 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 241 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2460.45 | —> 10816-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15587 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53498 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17413 (32.55%) |
| Прилагательное | 5184 (9.69%) |
| Глагол | 14538 (27.17%) |
| Местоимение-существительное | 4826 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2589 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 691 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.19%) |
| Наречие | 3660 (6.84%) |
| Предикатив | 688 (1.29%) |
| Предлог | 6322 (11.82%) |
| Союз | 5072 (9.48%) |
| Междометие | 1015 (1.90%) |
| Вводное слово | 210 (0.39%) |
| Частица | 4073 (7.61%) |
| Причастие | 1072 (2.00%) |
| Деепричастие | 145 (0.27%) |
| Служебных слов: | 24258 (45.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.39 |
| . точка | 94.23 |
| - тире | 34.18 |
| ! восклицательный знак | 11.15 |
| ? вопросительный знак | 14.30 |
| ... многоточие | 9.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 4.79 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.46 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
