Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474498 |
| Слов в произведении (СВП): | 69455 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.66 |
| СДП диалога, знаков: | 44.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8489 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7707 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2685.82 | —> 8249-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14415 (20.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55040 (79.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17337 (31.50%) |
| Прилагательное | 5709 (10.37%) |
| Глагол | 12134 (22.05%) |
| Местоимение-существительное | 6130 (11.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3177 (5.77%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 713 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.19%) |
| Наречие | 2892 (5.25%) |
| Предикатив | 517 (0.94%) |
| Предлог | 6204 (11.27%) |
| Союз | 4578 (8.32%) |
| Междометие | 1170 (2.13%) |
| Вводное слово | 106 (0.19%) |
| Частица | 3554 (6.46%) |
| Причастие | 1109 (2.01%) |
| Деепричастие | 109 (0.20%) |
| Служебных слов: | 25032 (45.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.37 |
| . точка | 101.97 |
| - тире | 30.64 |
| ! восклицательный знак | 4.94 |
| ? вопросительный знак | 12.60 |
| ... многоточие | 2.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 2.43 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 1.22 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
