Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462613 |
| Слов в произведении (СВП): | 72910 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.8 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.61 |
| СДП диалога, знаков: | 50.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8076 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7535 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 541 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1077.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2448.84 | —> 10918-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20976 (28.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51934 (71.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15606 (30.05%) |
| Прилагательное | 4614 (8.88%) |
| Глагол | 14718 (28.34%) |
| Местоимение-существительное | 6835 (13.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2667 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1179 (2.27%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.40%) |
| Наречие | 4210 (8.11%) |
| Предикатив | 668 (1.29%) |
| Предлог | 6676 (12.85%) |
| Союз | 6553 (12.62%) |
| Междометие | 1359 (2.62%) |
| Вводное слово | 273 (0.53%) |
| Частица | 5855 (11.27%) |
| Причастие | 455 (0.88%) |
| Деепричастие | 140 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30361 (58.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 167.30 |
| . точка | 78.33 |
| - тире | 19.52 |
| ! восклицательный знак | 7.50 |
| ? вопросительный знак | 14.29 |
| ... многоточие | 4.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 7.49 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.81 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
