Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480222 |
| Слов в произведении (СВП): | 72009 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.47 |
| СДП диалога, знаков: | 35.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8353 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7951 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 402 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2548.15 | —> 9966-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17945 (24.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54064 (75.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16524 (30.56%) |
| Прилагательное | 5541 (10.25%) |
| Глагол | 13194 (24.40%) |
| Местоимение-существительное | 5237 (9.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2945 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.23%) |
| Наречие | 3372 (6.24%) |
| Предикатив | 584 (1.08%) |
| Предлог | 7198 (13.31%) |
| Союз | 6102 (11.29%) |
| Междометие | 1083 (2.00%) |
| Вводное слово | 244 (0.45%) |
| Частица | 5299 (9.80%) |
| Причастие | 1297 (2.40%) |
| Деепричастие | 173 (0.32%) |
| Служебных слов: | 28295 (52.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.14 |
| . точка | 92.82 |
| - тире | 26.84 |
| ! восклицательный знак | 6.76 |
| ? вопросительный знак | 15.22 |
| ... многоточие | 6.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 10.36 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.31 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
