Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474786 |
| Слов в произведении (СВП): | 71867 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.89 |
| СДП диалога, знаков: | 37.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7560 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7255 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 305 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1107.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2473.79 | —> 10713-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17163 (23.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54704 (76.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16026 (29.30%) |
| Прилагательное | 5073 (9.27%) |
| Глагол | 15260 (27.90%) |
| Местоимение-существительное | 8286 (15.15%) |
| Местоименное прилагательное | 2479 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 807 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.28%) |
| Наречие | 3486 (6.37%) |
| Предикатив | 635 (1.16%) |
| Предлог | 6638 (12.13%) |
| Союз | 4740 (8.66%) |
| Междометие | 1180 (2.16%) |
| Вводное слово | 245 (0.45%) |
| Частица | 4838 (8.84%) |
| Причастие | 745 (1.36%) |
| Деепричастие | 123 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28543 (52.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.87 |
| . точка | 109.10 |
| - тире | 34.58 |
| ! восклицательный знак | 14.86 |
| ? вопросительный знак | 20.37 |
| ... многоточие | 9.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.19 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
