Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488097 |
| Слов в произведении (СВП): | 68104 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.69 |
| СДП диалога, знаков: | 40.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7448 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 247 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2478.93 | —> 10669-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16719 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51385 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17091 (33.26%) |
| Прилагательное | 4579 (8.91%) |
| Глагол | 14426 (28.07%) |
| Местоимение-существительное | 5125 (9.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3079 (5.99%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 783 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.24%) |
| Наречие | 2926 (5.69%) |
| Предикатив | 508 (0.99%) |
| Предлог | 6448 (12.55%) |
| Союз | 6404 (12.46%) |
| Междометие | 796 (1.55%) |
| Вводное слово | 159 (0.31%) |
| Частица | 4289 (8.35%) |
| Причастие | 728 (1.42%) |
| Деепричастие | 210 (0.41%) |
| Служебных слов: | 26533 (51.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.56 |
| . точка | 112.78 |
| - тире | 41.52 |
| ! восклицательный знак | 1.19 |
| ? вопросительный знак | 13.77 |
| ... многоточие | 0.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 2.11 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.19 |
| ; 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».
