Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476106 |
| Слов в произведении (СВП): | 66727 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.21 |
| СДП диалога, знаков: | 44.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9717 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 679 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3031.20 | —> 3204-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16310 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50417 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16722 (33.17%) |
| Прилагательное | 5063 (10.04%) |
| Глагол | 12767 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 4953 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 2392 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 747 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.38%) |
| Наречие | 3134 (6.22%) |
| Предикатив | 625 (1.24%) |
| Предлог | 6002 (11.90%) |
| Союз | 5754 (11.41%) |
| Междометие | 1369 (2.72%) |
| Вводное слово | 190 (0.38%) |
| Частица | 4289 (8.51%) |
| Причастие | 974 (1.93%) |
| Деепричастие | 283 (0.56%) |
| Служебных слов: | 25247 (50.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.41 |
| . точка | 100.89 |
| - тире | 38.47 |
| ! восклицательный знак | 6.53 |
| ? вопросительный знак | 11.75 |
| ... многоточие | 8.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 18.39 |
| () скобки | 2.68 |
| : двоеточие | 4.59 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
