Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476631 |
| Слов в произведении (СВП): | 72166 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.05 |
| СДП диалога, знаков: | 34.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9306 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8830 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 476 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1265.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2928.61 | —> 4572-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17940 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54226 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18826 (34.72%) |
| Прилагательное | 6734 (12.42%) |
| Глагол | 12057 (22.23%) |
| Местоимение-существительное | 4450 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2477 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 34 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 853 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.38%) |
| Наречие | 3905 (7.20%) |
| Предикатив | 783 (1.44%) |
| Предлог | 7326 (13.51%) |
| Союз | 5736 (10.58%) |
| Междометие | 1184 (2.18%) |
| Вводное слово | 227 (0.42%) |
| Частица | 4869 (8.98%) |
| Причастие | 1457 (2.69%) |
| Деепричастие | 289 (0.53%) |
| Служебных слов: | 26592 (49.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.81 |
| . точка | 100.08 |
| - тире | 35.32 |
| ! восклицательный знак | 6.67 |
| ? вопросительный знак | 11.22 |
| ... многоточие | 10.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 2.63 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.60 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
