Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474341 |
| Слов в произведении (СВП): | 68287 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.29 |
| СДП диалога, знаков: | 47.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8708 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8291 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 417 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1327.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3016.64 | —> 3392-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16799 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51488 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14781 (28.71%) |
| Прилагательное | 7406 (14.38%) |
| Глагол | 12439 (24.16%) |
| Местоимение-существительное | 3644 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2733 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 767 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.24%) |
| Наречие | 4129 (8.02%) |
| Предикатив | 541 (1.05%) |
| Предлог | 6160 (11.96%) |
| Союз | 5986 (11.63%) |
| Междометие | 1229 (2.39%) |
| Вводное слово | 194 (0.38%) |
| Частица | 4661 (9.05%) |
| Причастие | 1421 (2.76%) |
| Деепричастие | 201 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24821 (48.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.88 |
| . точка | 63.09 |
| - тире | 22.93 |
| ! восклицательный знак | 11.45 |
| ? вопросительный знак | 12.05 |
| ... многоточие | 6.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.13 |
| " кавычка | 2.53 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 7.81 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
