Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484160 |
| Слов в произведении (СВП): | 66483 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 138.67 |
| СДП диалога, знаков: | 63.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7480 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7189 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2589.56 | —> 9475-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15182 (22.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51301 (77.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16636 (32.43%) |
| Прилагательное | 5347 (10.42%) |
| Глагол | 12454 (24.28%) |
| Местоимение-существительное | 4072 (7.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2088 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1082 (2.11%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.26%) |
| Наречие | 2859 (5.57%) |
| Предикатив | 508 (0.99%) |
| Предлог | 7162 (13.96%) |
| Союз | 5671 (11.05%) |
| Междометие | 1033 (2.01%) |
| Вводное слово | 147 (0.29%) |
| Частица | 3520 (6.86%) |
| Причастие | 789 (1.54%) |
| Деепричастие | 181 (0.35%) |
| Служебных слов: | 23877 (46.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 173.53 |
| . точка | 54.71 |
| - тире | 29.45 |
| ! восклицательный знак | 5.87 |
| ? вопросительный знак | 14.88 |
| ... многоточие | 21.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.66 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.96 |
| ; 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».
