Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486027 |
| Слов в произведении (СВП): | 72185 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.97 |
| СДП диалога, знаков: | 34.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9833 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9142 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 691 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1287.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3007.95 | —> 3476-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16660 (23.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55525 (76.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18496 (33.31%) |
| Прилагательное | 7672 (13.82%) |
| Глагол | 13092 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 5266 (9.48%) |
| Местоименное прилагательное | 2546 (4.59%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 448 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 97 (0.17%) |
| Наречие | 3299 (5.94%) |
| Предикатив | 561 (1.01%) |
| Предлог | 6603 (11.89%) |
| Союз | 5615 (10.11%) |
| Междометие | 955 (1.72%) |
| Вводное слово | 171 (0.31%) |
| Частица | 4723 (8.51%) |
| Причастие | 1081 (1.95%) |
| Деепричастие | 132 (0.24%) |
| Служебных слов: | 26028 (46.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.89 |
| . точка | 88.94 |
| - тире | 36.12 |
| ! восклицательный знак | 6.79 |
| ? вопросительный знак | 13.81 |
| ... многоточие | 14.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 6.75 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; точка с запятой | 0.83 |
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».
