Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472397 |
| Слов в произведении (СВП): | 69418 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.89 |
| СДП диалога, знаков: | 49.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8070 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1120.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2568.06 | —> 9729-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16723 (24.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52695 (75.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16182 (30.71%) |
| Прилагательное | 5924 (11.24%) |
| Глагол | 12084 (22.93%) |
| Местоимение-существительное | 6698 (12.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3796 (7.20%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.17%) |
| Наречие | 3307 (6.28%) |
| Предикатив | 590 (1.12%) |
| Предлог | 7053 (13.38%) |
| Союз | 5712 (10.84%) |
| Междометие | 1041 (1.98%) |
| Вводное слово | 214 (0.41%) |
| Частица | 3818 (7.25%) |
| Причастие | 1145 (2.17%) |
| Деепричастие | 198 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28541 (54.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.62 |
| . точка | 78.27 |
| - тире | 36.86 |
| ! восклицательный знак | 2.20 |
| ? вопросительный знак | 13.79 |
| ... многоточие | 3.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.36 |
| () скобки | 0.92 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; точка с запятой | 2.56 |
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».
