Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484748 |
| Слов в произведении (СВП): | 71797 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.62 |
| СДП диалога, знаков: | 45.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7182 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6838 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 344 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2456.77 | —> 10849-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16673 (23.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55124 (76.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16795 (30.47%) |
| Прилагательное | 7859 (14.26%) |
| Глагол | 12096 (21.94%) |
| Местоимение-существительное | 4258 (7.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3041 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 755 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.23%) |
| Наречие | 3691 (6.70%) |
| Предикатив | 533 (0.97%) |
| Предлог | 6935 (12.58%) |
| Союз | 5980 (10.85%) |
| Междометие | 1261 (2.29%) |
| Вводное слово | 191 (0.35%) |
| Частица | 4085 (7.41%) |
| Причастие | 1307 (2.37%) |
| Деепричастие | 216 (0.39%) |
| Служебных слов: | 25978 (47.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.89 |
| . точка | 67.86 |
| - тире | 20.10 |
| ! восклицательный знак | 3.68 |
| ? вопросительный знак | 6.87 |
| ... многоточие | 5.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 8.26 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.43 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
