Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453434 |
| Слов в произведении (СВП): | 67361 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.16 |
| СДП диалога, знаков: | 40.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10773 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9845 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 928 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1349.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3249.63 | —> 1280-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16410 (24.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50951 (75.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16651 (32.68%) |
| Прилагательное | 6561 (12.88%) |
| Глагол | 11580 (22.73%) |
| Местоимение-существительное | 4325 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2794 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 561 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.27%) |
| Наречие | 3136 (6.15%) |
| Предикатив | 509 (1.00%) |
| Предлог | 6852 (13.45%) |
| Союз | 5723 (11.23%) |
| Междометие | 1101 (2.16%) |
| Вводное слово | 215 (0.42%) |
| Частица | 4387 (8.61%) |
| Причастие | 798 (1.57%) |
| Деепричастие | 193 (0.38%) |
| Служебных слов: | 25598 (50.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.94 |
| . точка | 88.81 |
| - тире | 26.51 |
| ! восклицательный знак | 3.80 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 15.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.42 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 3.67 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 4.20 |
| ; точка с запятой | 0.79 |
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».
