Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485183 |
| Слов в произведении (СВП): | 70574 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.22 |
| СДП диалога, знаков: | 45.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9122 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8795 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 327 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2758.70 | —> 7098-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17064 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53510 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17188 (32.12%) |
| Прилагательное | 6114 (11.43%) |
| Глагол | 13372 (24.99%) |
| Местоимение-существительное | 5731 (10.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2827 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 29 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 673 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 237 (0.44%) |
| Наречие | 3543 (6.62%) |
| Предикатив | 550 (1.03%) |
| Предлог | 7035 (13.15%) |
| Союз | 5903 (11.03%) |
| Междометие | 913 (1.71%) |
| Вводное слово | 209 (0.39%) |
| Частица | 4709 (8.80%) |
| Причастие | 956 (1.79%) |
| Деепричастие | 148 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27504 (51.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.95 |
| . точка | 86.31 |
| - тире | 39.76 |
| ! восклицательный знак | 5.98 |
| ? вопросительный знак | 10.41 |
| ... многоточие | 5.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 4.22 |
| () скобки | 0.99 |
| : двоеточие | 5.09 |
| ; 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».
