Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 455458 |
| Слов в произведении (СВП): | 65588 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.55 |
| СДП диалога, знаков: | 42.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8729 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8139 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 590 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2842.31 | —> 5783-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16210 (24.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49378 (75.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16984 (34.40%) |
| Прилагательное | 5873 (11.89%) |
| Глагол | 10987 (22.25%) |
| Местоимение-существительное | 4143 (8.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3290 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 810 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.30%) |
| Наречие | 3378 (6.84%) |
| Предикатив | 673 (1.36%) |
| Предлог | 5864 (11.88%) |
| Союз | 5423 (10.98%) |
| Междометие | 847 (1.72%) |
| Вводное слово | 202 (0.41%) |
| Частица | 4576 (9.27%) |
| Причастие | 1226 (2.48%) |
| Деепричастие | 179 (0.36%) |
| Служебных слов: | 24543 (49.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 75.50 |
| . точка | 76.51 |
| - тире | 39.03 |
| ! восклицательный знак | 18.78 |
| ? вопросительный знак | 12.75 |
| ... многоточие | 20.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 18.88 |
| () скобки | 0.95 |
| : двоеточие | 0.15 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
