Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480460 |
| Слов в произведении (СВП): | 69313 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.24 |
| СДП диалога, знаков: | 57.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 25.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7466 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7116 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 350 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2462.80 | —> 10794-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18103 (26.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51210 (73.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14684 (28.67%) |
| Прилагательное | 5961 (11.64%) |
| Глагол | 13331 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 6310 (12.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2856 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 714 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.24%) |
| Наречие | 3695 (7.22%) |
| Предикатив | 541 (1.06%) |
| Предлог | 6297 (12.30%) |
| Союз | 6191 (12.09%) |
| Междометие | 1144 (2.23%) |
| Вводное слово | 254 (0.50%) |
| Частица | 4922 (9.61%) |
| Причастие | 986 (1.93%) |
| Деепричастие | 297 (0.58%) |
| Служебных слов: | 28277 (55.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.46 |
| . точка | 70.84 |
| - тире | 26.39 |
| ! восклицательный знак | 9.02 |
| ? вопросительный знак | 10.76 |
| ... многоточие | 6.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 5.05 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; 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».
