Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474255 |
| Слов в произведении (СВП): | 69909 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.59 |
| СДП диалога, знаков: | 36.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9872 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9094 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 778 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3002.70 | —> 3552-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15307 (21.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54602 (78.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16121 (29.52%) |
| Прилагательное | 5943 (10.88%) |
| Глагол | 13646 (24.99%) |
| Местоимение-существительное | 5617 (10.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3046 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 721 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.28%) |
| Наречие | 3227 (5.91%) |
| Предикатив | 537 (0.98%) |
| Предлог | 6082 (11.14%) |
| Союз | 5141 (9.42%) |
| Междометие | 1080 (1.98%) |
| Вводное слово | 176 (0.32%) |
| Частица | 4302 (7.88%) |
| Причастие | 1060 (1.94%) |
| Деепричастие | 173 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25624 (46.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.38 |
| . точка | 92.58 |
| - тире | 27.75 |
| ! восклицательный знак | 21.16 |
| ? вопросительный знак | 16.64 |
| ... многоточие | 6.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.66 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 8.90 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 3.18 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
