Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484758 |
| Слов в произведении (СВП): | 67700 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.93 |
| СДП диалога, знаков: | 55.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10341 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9604 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 737 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1317.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3142.15 | —> 2044-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15952 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51748 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16500 (31.89%) |
| Прилагательное | 6238 (12.05%) |
| Глагол | 11517 (22.26%) |
| Местоимение-существительное | 4722 (9.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2987 (5.77%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.19%) |
| Наречие | 3332 (6.44%) |
| Предикатив | 559 (1.08%) |
| Предлог | 6664 (12.88%) |
| Союз | 5720 (11.05%) |
| Междометие | 1046 (2.02%) |
| Вводное слово | 194 (0.37%) |
| Частица | 4336 (8.38%) |
| Причастие | 1294 (2.50%) |
| Деепричастие | 236 (0.46%) |
| Служебных слов: | 25911 (50.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.00 |
| . точка | 71.68 |
| - тире | 43.68 |
| ! восклицательный знак | 9.47 |
| ? вопросительный знак | 10.71 |
| ... многоточие | 6.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 8.33 |
| () скобки | 2.35 |
| : двоеточие | 3.84 |
| ; точка с запятой | 1.15 |
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».
