Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488972 |
| Слов в произведении (СВП): | 67307 |
| Приблизительно страниц: | 238 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.04 |
| СДП диалога, знаков: | 44.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9932 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9019 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 913 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3013.99 | —> 3408-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14359 (21.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52948 (78.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18005 (34.01%) |
| Прилагательное | 5669 (10.71%) |
| Глагол | 12320 (23.27%) |
| Местоимение-существительное | 4620 (8.73%) |
| Местоименное прилагательное | 2339 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 927 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.24%) |
| Наречие | 3072 (5.80%) |
| Предикатив | 445 (0.84%) |
| Предлог | 6554 (12.38%) |
| Союз | 5165 (9.75%) |
| Междометие | 1003 (1.89%) |
| Вводное слово | 149 (0.28%) |
| Частица | 3508 (6.63%) |
| Причастие | 1199 (2.26%) |
| Деепричастие | 228 (0.43%) |
| Служебных слов: | 23568 (44.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.34 |
| . точка | 85.01 |
| - тире | 61.70 |
| ! восклицательный знак | 9.30 |
| ? вопросительный знак | 9.82 |
| ... многоточие | 17.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.88 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.89 |
| " кавычка | 13.52 |
| () скобки | 2.59 |
| : двоеточие | 9.12 |
| ; точка с запятой | 1.56 |
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».
