Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477547 |
| Слов в произведении (СВП): | 69516 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.19 |
| СДП диалога, знаков: | 41.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8253 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7760 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 493 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2644.57 | —> 8821-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16433 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53083 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18012 (33.93%) |
| Прилагательное | 6255 (11.78%) |
| Глагол | 12247 (23.07%) |
| Местоимение-существительное | 5061 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3530 (6.65%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1020 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.34%) |
| Наречие | 3300 (6.22%) |
| Предикатив | 574 (1.08%) |
| Предлог | 6941 (13.08%) |
| Союз | 4241 (7.99%) |
| Междометие | 1009 (1.90%) |
| Вводное слово | 228 (0.43%) |
| Частица | 4198 (7.91%) |
| Причастие | 954 (1.80%) |
| Деепричастие | 178 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25388 (47.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.70 |
| . точка | 83.62 |
| - тире | 32.31 |
| ! восклицательный знак | 12.18 |
| ? вопросительный знак | 15.52 |
| ... многоточие | 5.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 36.16 |
| () скобки | 0.92 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; точка с запятой | 1.19 |
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».
