Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 449543 |
| Слов в произведении (СВП): | 68707 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.03 |
| СДП диалога, знаков: | 58.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7255 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6532 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 723 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2502.92 | —> 10447-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16696 (24.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52011 (75.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17040 (32.76%) |
| Прилагательное | 5251 (10.10%) |
| Глагол | 11404 (21.93%) |
| Местоимение-существительное | 5107 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 2968 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1333 (2.56%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.52%) |
| Наречие | 3102 (5.96%) |
| Предикатив | 570 (1.10%) |
| Предлог | 6811 (13.10%) |
| Союз | 5841 (11.23%) |
| Междометие | 1285 (2.47%) |
| Вводное слово | 231 (0.44%) |
| Частица | 4398 (8.46%) |
| Причастие | 1047 (2.01%) |
| Деепричастие | 163 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26824 (51.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.32 |
| . точка | 61.51 |
| - тире | 19.43 |
| ! восклицательный знак | 7.61 |
| ? вопросительный знак | 10.46 |
| ... многоточие | 15.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 5.56 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.74 |
| ; точка с запятой | 0.90 |
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».
