Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 450557 |
| Слов в произведении (СВП): | 67345 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.14 |
| СДП диалога, знаков: | 42.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8125 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7832 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 293 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2702.15 | —> 7989-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15305 (22.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52040 (77.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16945 (32.56%) |
| Прилагательное | 5690 (10.93%) |
| Глагол | 12705 (24.41%) |
| Местоимение-существительное | 5071 (9.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3234 (6.21%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 854 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.23%) |
| Наречие | 3043 (5.85%) |
| Предикатив | 561 (1.08%) |
| Предлог | 6620 (12.72%) |
| Союз | 4902 (9.42%) |
| Междометие | 1071 (2.06%) |
| Вводное слово | 189 (0.36%) |
| Частица | 4062 (7.81%) |
| Причастие | 910 (1.75%) |
| Деепричастие | 160 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25317 (48.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.58 |
| . точка | 90.71 |
| - тире | 24.62 |
| ! восклицательный знак | 4.13 |
| ? вопросительный знак | 8.52 |
| ... многоточие | 1.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 6.50 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.49 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
