Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484931 |
| Слов в произведении (СВП): | 66348 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.39 |
| СДП диалога, знаков: | 35.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10873 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9942 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 931 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1372.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3293.78 | —> 1047-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14174 (21.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52174 (78.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17285 (33.13%) |
| Прилагательное | 5006 (9.59%) |
| Глагол | 12756 (24.45%) |
| Местоимение-существительное | 4526 (8.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2467 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 725 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.20%) |
| Наречие | 2985 (5.72%) |
| Предикатив | 539 (1.03%) |
| Предлог | 6687 (12.82%) |
| Союз | 4609 (8.83%) |
| Междометие | 971 (1.86%) |
| Вводное слово | 145 (0.28%) |
| Частица | 3795 (7.27%) |
| Причастие | 1734 (3.32%) |
| Деепричастие | 223 (0.43%) |
| Служебных слов: | 23441 (44.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.08 |
| . точка | 115.15 |
| - тире | 42.05 |
| ! восклицательный знак | 14.76 |
| ? вопросительный знак | 15.87 |
| ... многоточие | 6.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 7.31 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 0.45 |
| ; 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».
