Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453375 |
| Слов в произведении (СВП): | 66048 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.63 |
| СДП диалога, знаков: | 40.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7252 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6997 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 255 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2606.60 | —> 9264-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16940 (25.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49108 (74.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15705 (31.98%) |
| Прилагательное | 5702 (11.61%) |
| Глагол | 12277 (25.00%) |
| Местоимение-существительное | 3575 (7.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2233 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.39%) |
| Наречие | 3800 (7.74%) |
| Предикатив | 601 (1.22%) |
| Предлог | 6424 (13.08%) |
| Союз | 6171 (12.57%) |
| Междометие | 1222 (2.49%) |
| Вводное слово | 263 (0.54%) |
| Частица | 4970 (10.12%) |
| Причастие | 854 (1.74%) |
| Деепричастие | 167 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25046 (51.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.52 |
| . точка | 95.79 |
| - тире | 25.03 |
| ! восклицательный знак | 4.94 |
| ? вопросительный знак | 10.61 |
| ... многоточие | 5.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 2.42 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.50 |
| ; точка с запятой | 0.50 |
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».
