Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 457212 |
| Слов в произведении (СВП): | 67471 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.23 |
| СДП диалога, знаков: | 49.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10233 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7779 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1315.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3141.68 | —> 2051-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13562 (20.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53909 (79.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16531 (30.66%) |
| Прилагательное | 6331 (11.74%) |
| Глагол | 11025 (20.45%) |
| Местоимение-существительное | 5353 (9.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3278 (6.08%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 548 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.22%) |
| Наречие | 2512 (4.66%) |
| Предикатив | 395 (0.73%) |
| Предлог | 5822 (10.80%) |
| Союз | 4091 (7.59%) |
| Междометие | 880 (1.63%) |
| Вводное слово | 117 (0.22%) |
| Частица | 3721 (6.90%) |
| Причастие | 1146 (2.13%) |
| Деепричастие | 129 (0.24%) |
| Служебных слов: | 23391 (43.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.05 |
| . точка | 66.89 |
| - тире | 29.29 |
| ! восклицательный знак | 21.76 |
| ? вопросительный знак | 7.93 |
| ... многоточие | 5.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.56 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.53 |
| " кавычка | 5.10 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 6.36 |
| ; точка с запятой | 3.93 |
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».
