Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462302 |
| Слов в произведении (СВП): | 63216 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.64 |
| СДП диалога, знаков: | 48.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8775 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7963 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 812 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1317.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.17 | —> 4128-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15707 (24.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47509 (75.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14917 (31.40%) |
| Прилагательное | 6634 (13.96%) |
| Глагол | 10556 (22.22%) |
| Местоимение-существительное | 3076 (6.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2339 (4.92%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 890 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 321 (0.68%) |
| Наречие | 3722 (7.83%) |
| Предикатив | 595 (1.25%) |
| Предлог | 5624 (11.84%) |
| Союз | 5529 (11.64%) |
| Междометие | 745 (1.57%) |
| Вводное слово | 196 (0.41%) |
| Частица | 4796 (10.09%) |
| Причастие | 1357 (2.86%) |
| Деепричастие | 264 (0.56%) |
| Служебных слов: | 22585 (47.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.83 |
| . точка | 72.45 |
| - тире | 27.59 |
| ! восклицательный знак | 9.22 |
| ? вопросительный знак | 13.68 |
| ... многоточие | 6.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 16.69 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 7.17 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
