Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482393 |
| Слов в произведении (СВП): | 72316 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.65 |
| СДП диалога, знаков: | 37.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7794 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7612 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 182 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1124.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2508.96 | —> 10385-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17027 (23.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55289 (76.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19035 (34.43%) |
| Прилагательное | 5560 (10.06%) |
| Глагол | 13893 (25.13%) |
| Местоимение-существительное | 4789 (8.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2657 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1067 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.29%) |
| Наречие | 3242 (5.86%) |
| Предикатив | 612 (1.11%) |
| Предлог | 7839 (14.18%) |
| Союз | 5354 (9.68%) |
| Междометие | 1318 (2.38%) |
| Вводное слово | 237 (0.43%) |
| Частица | 4702 (8.50%) |
| Причастие | 1135 (2.05%) |
| Деепричастие | 279 (0.50%) |
| Служебных слов: | 27199 (49.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.65 |
| . точка | 86.91 |
| - тире | 24.27 |
| ! восклицательный знак | 5.19 |
| ? вопросительный знак | 7.87 |
| ... многоточие | 3.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 1.66 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.19 |
| ; 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».
