Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462338 |
| Слов в произведении (СВП): | 66483 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.89 |
| СДП диалога, знаков: | 41.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9857 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9030 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 827 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3044.48 | —> 3047-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15632 (23.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50851 (76.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15975 (31.42%) |
| Прилагательное | 6481 (12.75%) |
| Глагол | 11775 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 4858 (9.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2451 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 582 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.27%) |
| Наречие | 3282 (6.45%) |
| Предикатив | 519 (1.02%) |
| Предлог | 6875 (13.52%) |
| Союз | 5077 (9.98%) |
| Междометие | 1073 (2.11%) |
| Вводное слово | 182 (0.36%) |
| Частица | 3960 (7.79%) |
| Причастие | 1257 (2.47%) |
| Деепричастие | 196 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24680 (48.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.55 |
| . точка | 87.57 |
| - тире | 37.02 |
| ! восклицательный знак | 7.37 |
| ? вопросительный знак | 10.59 |
| ... многоточие | 14.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.60 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 3.52 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 3.84 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
