Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 465754 |
| Слов в произведении (СВП): | 67027 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.34 |
| СДП диалога, знаков: | 49.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8515 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7877 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 638 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2731.73 | —> 7539-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15166 (22.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51861 (77.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17328 (33.41%) |
| Прилагательное | 5564 (10.73%) |
| Глагол | 11427 (22.03%) |
| Местоимение-существительное | 4677 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2638 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 772 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.53%) |
| Наречие | 3083 (5.94%) |
| Предикатив | 482 (0.93%) |
| Предлог | 7219 (13.92%) |
| Союз | 4830 (9.31%) |
| Междометие | 1034 (1.99%) |
| Вводное слово | 152 (0.29%) |
| Частица | 3907 (7.53%) |
| Причастие | 1230 (2.37%) |
| Деепричастие | 198 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24664 (47.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.30 |
| . точка | 93.62 |
| - тире | 34.36 |
| ! восклицательный знак | 3.61 |
| ? вопросительный знак | 11.26 |
| ... многоточие | 6.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 12.00 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.60 |
| ; 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».
