Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472787 |
| Слов в произведении (СВП): | 69639 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.17 |
| СДП диалога, знаков: | 33.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8985 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8239 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 746 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2782.18 | —> 6722-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16623 (23.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53016 (76.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16833 (31.75%) |
| Прилагательное | 5305 (10.01%) |
| Глагол | 13314 (25.11%) |
| Местоимение-существительное | 4729 (8.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2826 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 853 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 283 (0.53%) |
| Наречие | 3175 (5.99%) |
| Предикатив | 574 (1.08%) |
| Предлог | 5888 (11.11%) |
| Союз | 6181 (11.66%) |
| Междометие | 1289 (2.43%) |
| Вводное слово | 234 (0.44%) |
| Частица | 4837 (9.12%) |
| Причастие | 754 (1.42%) |
| Деепричастие | 164 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26156 (49.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.09 |
| . точка | 119.34 |
| - тире | 50.03 |
| ! восклицательный знак | 14.86 |
| ? вопросительный знак | 12.91 |
| ... многоточие | 9.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 10.68 |
| () скобки | 0.90 |
| : двоеточие | 8.90 |
| ; 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».
