Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546698 |
| Слов в произведении (СВП): | 79024 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.86 |
| СДП диалога, знаков: | 53.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7405 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7173 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 232 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2502.32 | —> 10455-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19239 (24.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59785 (75.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16625 (27.81%) |
| Прилагательное | 5791 (9.69%) |
| Глагол | 16351 (27.35%) |
| Местоимение-существительное | 7786 (13.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3358 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 727 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.19%) |
| Наречие | 3723 (6.23%) |
| Предикатив | 628 (1.05%) |
| Предлог | 6824 (11.41%) |
| Союз | 7478 (12.51%) |
| Междометие | 1358 (2.27%) |
| Вводное слово | 186 (0.31%) |
| Частица | 5385 (9.01%) |
| Причастие | 847 (1.42%) |
| Деепричастие | 311 (0.52%) |
| Служебных слов: | 32692 (54.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.97 |
| . точка | 87.05 |
| - тире | 31.90 |
| ! восклицательный знак | 1.90 |
| ? вопросительный знак | 12.43 |
| ... многоточие | 4.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 1.44 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.01 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
