Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477745 |
| Слов в произведении (СВП): | 67074 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.48 |
| СДП диалога, знаков: | 44 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10820 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10022 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 798 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1362.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3304.03 | —> 998-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13452 (20.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53622 (79.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17444 (32.53%) |
| Прилагательное | 5624 (10.49%) |
| Глагол | 13318 (24.84%) |
| Местоимение-существительное | 5691 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2014 (3.76%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 718 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.28%) |
| Наречие | 2804 (5.23%) |
| Предикатив | 454 (0.85%) |
| Предлог | 6832 (12.74%) |
| Союз | 4463 (8.32%) |
| Междометие | 967 (1.80%) |
| Вводное слово | 186 (0.35%) |
| Частица | 3415 (6.37%) |
| Причастие | 978 (1.82%) |
| Деепричастие | 164 (0.31%) |
| Служебных слов: | 23751 (44.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.48 |
| . точка | 109.16 |
| - тире | 35.86 |
| ! восклицательный знак | 7.95 |
| ? вопросительный знак | 12.48 |
| ... многоточие | 3.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 18.37 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 2.16 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
