Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484712 |
| Слов в произведении (СВП): | 71583 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.95 |
| СДП диалога, знаков: | 35.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7780 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7491 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 289 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2582.46 | —> 9562-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17760 (24.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53823 (75.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15530 (28.85%) |
| Прилагательное | 5100 (9.48%) |
| Глагол | 15042 (27.95%) |
| Местоимение-существительное | 7375 (13.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2390 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 504 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.26%) |
| Наречие | 3514 (6.53%) |
| Предикатив | 762 (1.42%) |
| Предлог | 6031 (11.21%) |
| Союз | 5995 (11.14%) |
| Междометие | 1506 (2.80%) |
| Вводное слово | 218 (0.41%) |
| Частица | 5043 (9.37%) |
| Причастие | 516 (0.96%) |
| Деепричастие | 150 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28723 (53.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.86 |
| . точка | 115.18 |
| - тире | 48.21 |
| ! восклицательный знак | 10.17 |
| ? вопросительный знак | 20.17 |
| ... многоточие | 10.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 3.80 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.80 |
| ; 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».
