Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 454260 |
| Слов в произведении (СВП): | 67564 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.6 |
| СДП диалога, знаков: | 37.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8849 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7997 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 852 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1234.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2831.63 | —> 5954-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14422 (21.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53142 (78.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18740 (35.26%) |
| Прилагательное | 4540 (8.54%) |
| Глагол | 13370 (25.16%) |
| Местоимение-существительное | 4715 (8.87%) |
| Местоименное прилагательное | 2015 (3.79%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1000 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.51%) |
| Наречие | 2887 (5.43%) |
| Предикатив | 392 (0.74%) |
| Предлог | 7250 (13.64%) |
| Союз | 5194 (9.77%) |
| Междометие | 781 (1.47%) |
| Вводное слово | 160 (0.30%) |
| Частица | 3766 (7.09%) |
| Причастие | 695 (1.31%) |
| Деепричастие | 136 (0.26%) |
| Служебных слов: | 24032 (45.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.88 |
| . точка | 102.35 |
| - тире | 24.47 |
| ! восклицательный знак | 22.50 |
| ? вопросительный знак | 13.42 |
| ... многоточие | 1.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 22.28 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 4.77 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
