Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483237 |
| Слов в произведении (СВП): | 68845 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.61 |
| СДП диалога, знаков: | 49.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12011 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10627 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1384 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1377.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3400.66 | —> 585-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13979 (20.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54866 (79.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19071 (34.76%) |
| Прилагательное | 6449 (11.75%) |
| Глагол | 11798 (21.50%) |
| Местоимение-существительное | 3992 (7.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2613 (4.76%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 675 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.34%) |
| Наречие | 2860 (5.21%) |
| Предикатив | 387 (0.71%) |
| Предлог | 6786 (12.37%) |
| Союз | 4957 (9.03%) |
| Междометие | 898 (1.64%) |
| Вводное слово | 157 (0.29%) |
| Частица | 3409 (6.21%) |
| Причастие | 1478 (2.69%) |
| Деепричастие | 207 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23022 (41.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.08 |
| . точка | 58.94 |
| - тире | 32.94 |
| ! восклицательный знак | 14.05 |
| ? вопросительный знак | 9.08 |
| ... многоточие | 20.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 20.10 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 7.35 |
| ; 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».
