Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483229 |
| Слов в произведении (СВП): | 67670 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.74 |
| СДП диалога, знаков: | 62.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8506 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8096 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 410 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2785.75 | —> 6660-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16369 (24.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51301 (75.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14384 (28.04%) |
| Прилагательное | 5881 (11.46%) |
| Глагол | 12584 (24.53%) |
| Местоимение-существительное | 5886 (11.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2834 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 734 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.33%) |
| Наречие | 3815 (7.44%) |
| Предикатив | 571 (1.11%) |
| Предлог | 5860 (11.42%) |
| Союз | 6419 (12.51%) |
| Междометие | 1147 (2.24%) |
| Вводное слово | 195 (0.38%) |
| Частица | 4628 (9.02%) |
| Причастие | 1015 (1.98%) |
| Деепричастие | 272 (0.53%) |
| Служебных слов: | 27252 (53.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.31 |
| . точка | 76.68 |
| - тире | 36.81 |
| ! восклицательный знак | 3.52 |
| ? вопросительный знак | 10.63 |
| ... многоточие | 5.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 3.24 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.80 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
