Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476924 |
| Слов в произведении (СВП): | 66647 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.24 |
| СДП диалога, знаков: | 56.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10682 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9899 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 783 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1370.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3329.74 | —> 886-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15847 (23.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50800 (76.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16049 (31.59%) |
| Прилагательное | 6215 (12.23%) |
| Глагол | 11763 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 4409 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2581 (5.08%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.27%) |
| Наречие | 3308 (6.51%) |
| Предикатив | 492 (0.97%) |
| Предлог | 6300 (12.40%) |
| Союз | 5783 (11.38%) |
| Междометие | 1297 (2.55%) |
| Вводное слово | 231 (0.45%) |
| Частица | 4208 (8.28%) |
| Причастие | 970 (1.91%) |
| Деепричастие | 215 (0.42%) |
| Служебных слов: | 25030 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.00 |
| . точка | 60.41 |
| - тире | 40.54 |
| ! восклицательный знак | 18.22 |
| ? вопросительный знак | 8.15 |
| ... многоточие | 5.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.30 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.18 |
| " кавычка | 14.27 |
| () скобки | 1.31 |
| : двоеточие | 6.44 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
