Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 480657 |
| Слов в произведении (СВП): | 69049 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.27 |
| СДП диалога, знаков: | 43.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7571 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7257 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 314 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2564.71 | —> 9777-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16334 (23.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52715 (76.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16493 (31.29%) |
| Прилагательное | 6905 (13.10%) |
| Глагол | 12033 (22.83%) |
| Местоимение-существительное | 4459 (8.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2742 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 755 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.21%) |
| Наречие | 3432 (6.51%) |
| Предикатив | 509 (0.97%) |
| Предлог | 6438 (12.21%) |
| Союз | 5513 (10.46%) |
| Междометие | 1167 (2.21%) |
| Вводное слово | 173 (0.33%) |
| Частица | 4200 (7.97%) |
| Причастие | 1193 (2.26%) |
| Деепричастие | 204 (0.39%) |
| Служебных слов: | 24905 (47.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.56 |
| . точка | 70.76 |
| - тире | 30.41 |
| ! восклицательный знак | 9.18 |
| ? вопросительный знак | 9.49 |
| ... многоточие | 10.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.76 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 4.42 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
