Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480940 |
| Слов в произведении (СВП): | 69238 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 46.15 |
| СДП диалога, знаков: | 40.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8868 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7875 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 993 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2831.70 | —> 5954-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15640 (22.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53598 (77.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16997 (31.71%) |
| Прилагательное | 6976 (13.02%) |
| Глагол | 11452 (21.37%) |
| Местоимение-существительное | 2985 (5.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2462 (4.59%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 753 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.30%) |
| Наречие | 3666 (6.84%) |
| Предикатив | 719 (1.34%) |
| Предлог | 6475 (12.08%) |
| Союз | 6024 (11.24%) |
| Междометие | 897 (1.67%) |
| Вводное слово | 213 (0.40%) |
| Частица | 4533 (8.46%) |
| Причастие | 1645 (3.07%) |
| Деепричастие | 152 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23762 (44.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.47 |
| . точка | 124.99 |
| - тире | 42.36 |
| ! восклицательный знак | 7.03 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 13.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 1.95 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.50 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
