Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484305 |
| Слов в произведении (СВП): | 68463 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.92 |
| СДП диалога, знаков: | 58.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 23.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8297 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7904 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 393 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2631.60 | —> 8971-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15534 (22.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52929 (77.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18152 (34.29%) |
| Прилагательное | 5490 (10.37%) |
| Глагол | 12426 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 3466 (6.55%) |
| Местоименное прилагательное | 3112 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 900 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.46%) |
| Наречие | 3298 (6.23%) |
| Предикатив | 460 (0.87%) |
| Предлог | 7574 (14.31%) |
| Союз | 5558 (10.50%) |
| Междометие | 1002 (1.89%) |
| Вводное слово | 148 (0.28%) |
| Частица | 3684 (6.96%) |
| Причастие | 1319 (2.49%) |
| Деепричастие | 256 (0.48%) |
| Служебных слов: | 24814 (46.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.24 |
| . точка | 86.86 |
| - тире | 25.58 |
| ! восклицательный знак | 1.11 |
| ? вопросительный знак | 5.10 |
| ... многоточие | 0.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 8.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; 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».
