Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453337 |
| Слов в произведении (СВП): | 67535 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.06 |
| СДП диалога, знаков: | 39.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8722 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8188 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 534 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2717.13 | —> 7750-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17969 (26.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49566 (73.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15867 (32.01%) |
| Прилагательное | 6245 (12.60%) |
| Глагол | 11918 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 4304 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3416 (6.89%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 671 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.26%) |
| Наречие | 3420 (6.90%) |
| Предикатив | 615 (1.24%) |
| Предлог | 5927 (11.96%) |
| Союз | 5972 (12.05%) |
| Междометие | 1207 (2.44%) |
| Вводное слово | 269 (0.54%) |
| Частица | 5144 (10.38%) |
| Причастие | 900 (1.82%) |
| Деепричастие | 138 (0.28%) |
| Служебных слов: | 26391 (53.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.89 |
| . точка | 102.67 |
| - тире | 9.21 |
| ! восклицательный знак | 2.74 |
| ? вопросительный знак | 10.90 |
| ... многоточие | 2.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.73 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 8.07 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 0.50 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
