Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457659 |
| Слов в произведении (СВП): | 66384 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.09 |
| СДП диалога, знаков: | 46.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8364 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7934 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 430 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.68 | —> 6380-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14726 (22.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51658 (77.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16001 (30.97%) |
| Прилагательное | 4382 (8.48%) |
| Глагол | 14332 (27.74%) |
| Местоимение-существительное | 6048 (11.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2207 (4.27%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 679 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.37%) |
| Наречие | 3122 (6.04%) |
| Предикатив | 585 (1.13%) |
| Предлог | 6113 (11.83%) |
| Союз | 5126 (9.92%) |
| Междометие | 1033 (2.00%) |
| Вводное слово | 206 (0.40%) |
| Частица | 4024 (7.79%) |
| Причастие | 898 (1.74%) |
| Деепричастие | 115 (0.22%) |
| Служебных слов: | 24888 (48.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.71 |
| . точка | 83.00 |
| - тире | 25.26 |
| ! восклицательный знак | 8.00 |
| ? вопросительный знак | 12.47 |
| ... многоточие | 5.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 7.32 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 8.45 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
