Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538433 |
| Слов в произведении (СВП): | 79890 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.42 |
| СДП диалога, знаков: | 51.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9533 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9227 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 306 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2737.03 | —> 7462-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19102 (23.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60788 (76.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22039 (36.26%) |
| Прилагательное | 6427 (10.57%) |
| Глагол | 13381 (22.01%) |
| Местоимение-существительное | 4454 (7.33%) |
| Местоименное прилагательное | 4111 (6.76%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 855 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 187 (0.31%) |
| Наречие | 3382 (5.56%) |
| Предикатив | 564 (0.93%) |
| Предлог | 8352 (13.74%) |
| Союз | 7728 (12.71%) |
| Междометие | 1639 (2.70%) |
| Вводное слово | 193 (0.32%) |
| Частица | 4743 (7.80%) |
| Причастие | 827 (1.36%) |
| Деепричастие | 190 (0.31%) |
| Служебных слов: | 31431 (51.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.74 |
| . точка | 67.87 |
| - тире | 21.14 |
| ! восклицательный знак | 1.89 |
| ? вопросительный знак | 3.08 |
| ... многоточие | 0.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 6.63 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 2.58 |
| ; 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».
