Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468423 |
| Слов в произведении (СВП): | 67898 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.4 |
| СДП диалога, знаков: | 59.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6747 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6358 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1068.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2303.94 | —> 11628-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17296 (25.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50602 (74.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16367 (32.34%) |
| Прилагательное | 5780 (11.42%) |
| Глагол | 12311 (24.33%) |
| Местоимение-существительное | 4960 (9.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2866 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1018 (2.01%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.47%) |
| Наречие | 3123 (6.17%) |
| Предикатив | 418 (0.83%) |
| Предлог | 6838 (13.51%) |
| Союз | 6109 (12.07%) |
| Междометие | 1109 (2.19%) |
| Вводное слово | 164 (0.32%) |
| Частица | 4591 (9.07%) |
| Причастие | 851 (1.68%) |
| Деепричастие | 276 (0.55%) |
| Служебных слов: | 26923 (53.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.47 |
| . точка | 87.44 |
| - тире | 19.97 |
| ! восклицательный знак | 3.89 |
| ? вопросительный знак | 8.48 |
| ... многоточие | 2.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 2.28 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.63 |
| ; 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».
