Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 471874 |
| Слов в произведении (СВП): | 71970 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.26 |
| СДП диалога, знаков: | 31.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9853 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9225 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 628 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2798.48 | —> 6468-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17287 (24.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54683 (75.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17090 (31.25%) |
| Прилагательное | 5425 (9.92%) |
| Глагол | 13891 (25.40%) |
| Местоимение-существительное | 6286 (11.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3484 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 579 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.25%) |
| Наречие | 3482 (6.37%) |
| Предикатив | 505 (0.92%) |
| Предлог | 7366 (13.47%) |
| Союз | 5194 (9.50%) |
| Междометие | 1147 (2.10%) |
| Вводное слово | 257 (0.47%) |
| Частица | 4622 (8.45%) |
| Причастие | 1023 (1.87%) |
| Деепричастие | 153 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28520 (52.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.94 |
| . точка | 85.80 |
| - тире | 28.69 |
| ! восклицательный знак | 11.35 |
| ? вопросительный знак | 13.32 |
| ... многоточие | 6.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.29 |
| " кавычка | 8.46 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 7.06 |
| ; точка с запятой | 2.06 |
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».
