Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 460992 |
| Слов в произведении (СВП): | 69669 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.86 |
| СДП диалога, знаков: | 47.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7248 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7054 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 194 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1057.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2410.76 | —> 11166-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17262 (24.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52407 (75.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14076 (26.86%) |
| Прилагательное | 4387 (8.37%) |
| Глагол | 15381 (29.35%) |
| Местоимение-существительное | 8653 (16.51%) |
| Местоименное прилагательное | 3460 (6.60%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 485 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.19%) |
| Наречие | 2590 (4.94%) |
| Предикатив | 450 (0.86%) |
| Предлог | 6719 (12.82%) |
| Союз | 5697 (10.87%) |
| Междометие | 1265 (2.41%) |
| Вводное слово | 142 (0.27%) |
| Частица | 4773 (9.11%) |
| Причастие | 617 (1.18%) |
| Деепричастие | 178 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30892 (58.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.43 |
| . точка | 88.25 |
| - тире | 25.81 |
| ! восклицательный знак | 8.24 |
| ? вопросительный знак | 12.54 |
| ... многоточие | 3.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.17 |
| " кавычка | 6.16 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.23 |
| ; 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».
