Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 466255 |
| Слов в произведении (СВП): | 74335 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.95 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.19 |
| СДП диалога, знаков: | 27.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9065 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8295 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 770 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2597.90 | —> 9364-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19304 (25.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55031 (74.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16660 (30.27%) |
| Прилагательное | 4415 (8.02%) |
| Глагол | 14194 (25.79%) |
| Местоимение-существительное | 6812 (12.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3691 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 615 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.21%) |
| Наречие | 3685 (6.70%) |
| Предикатив | 611 (1.11%) |
| Предлог | 7346 (13.35%) |
| Союз | 5895 (10.71%) |
| Междометие | 1243 (2.26%) |
| Вводное слово | 337 (0.61%) |
| Частица | 5412 (9.83%) |
| Причастие | 1165 (2.12%) |
| Деепричастие | 147 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30906 (56.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.80 |
| . точка | 86.58 |
| - тире | 18.44 |
| ! восклицательный знак | 18.44 |
| ? вопросительный знак | 16.49 |
| ... многоточие | 10.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.92 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 8.58 |
| ; точка с запятой | 2.04 |
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».
