Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483810 |
| Слов в произведении (СВП): | 72207 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.23 |
| СДП диалога, знаков: | 33.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10380 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9512 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 868 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3079.82 | —> 2682-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15134 (20.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57073 (79.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17439 (30.56%) |
| Прилагательное | 5645 (9.89%) |
| Глагол | 14718 (25.79%) |
| Местоимение-существительное | 5308 (9.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2751 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 882 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.35%) |
| Наречие | 2817 (4.94%) |
| Предикатив | 430 (0.75%) |
| Предлог | 6809 (11.93%) |
| Союз | 5130 (8.99%) |
| Междометие | 1186 (2.08%) |
| Вводное слово | 137 (0.24%) |
| Частица | 4004 (7.02%) |
| Причастие | 1099 (1.93%) |
| Деепричастие | 159 (0.28%) |
| Служебных слов: | 25489 (44.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.26 |
| . точка | 98.38 |
| - тире | 26.45 |
| ! восклицательный знак | 23.16 |
| ? вопросительный знак | 14.04 |
| ... многоточие | 4.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.84 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 10.19 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 4.69 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
