Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 447541 |
| Слов в произведении (СВП): | 64630 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.86 |
| СДП диалога, знаков: | 55.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8102 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7508 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 594 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2673.64 | —> 8425-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15797 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48833 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14627 (29.95%) |
| Прилагательное | 5576 (11.42%) |
| Глагол | 11955 (24.48%) |
| Местоимение-существительное | 4831 (9.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2431 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 566 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.42%) |
| Наречие | 3564 (7.30%) |
| Предикатив | 367 (0.75%) |
| Предлог | 6103 (12.50%) |
| Союз | 5645 (11.56%) |
| Междометие | 1045 (2.14%) |
| Вводное слово | 231 (0.47%) |
| Частица | 3929 (8.05%) |
| Причастие | 1340 (2.74%) |
| Деепричастие | 289 (0.59%) |
| Служебных слов: | 24509 (50.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.91 |
| . точка | 58.66 |
| - тире | 23.78 |
| ! восклицательный знак | 7.69 |
| ? вопросительный знак | 6.92 |
| ... многоточие | 7.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.21 |
| " кавычка | 9.56 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 11.17 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
