Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477422 |
| Слов в произведении (СВП): | 68302 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.16 |
| СДП диалога, знаков: | 38.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11931 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11152 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 779 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1503.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3667.60 | —> 112-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13769 (20.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54533 (79.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19548 (35.85%) |
| Прилагательное | 7003 (12.84%) |
| Глагол | 12894 (23.64%) |
| Местоимение-существительное | 4241 (7.78%) |
| Местоименное прилагательное | 2048 (3.76%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 636 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.39%) |
| Наречие | 2593 (4.75%) |
| Предикатив | 390 (0.72%) |
| Предлог | 6475 (11.87%) |
| Союз | 4765 (8.74%) |
| Междометие | 973 (1.78%) |
| Вводное слово | 201 (0.37%) |
| Частица | 3636 (6.67%) |
| Причастие | 1164 (2.13%) |
| Деепричастие | 180 (0.33%) |
| Служебных слов: | 22523 (41.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.77 |
| . точка | 88.52 |
| - тире | 23.64 |
| ! восклицательный знак | 7.13 |
| ? вопросительный знак | 12.09 |
| ... многоточие | 4.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 11.39 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 18.92 |
| ; точка с запятой | 15.01 |
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».
