Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482269 |
| Слов в произведении (СВП): | 72395 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.69 |
| СДП диалога, знаков: | 43.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9189 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8712 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 477 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2806.05 | —> 6336-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18088 (24.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54307 (75.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16734 (30.81%) |
| Прилагательное | 5880 (10.83%) |
| Глагол | 13738 (25.30%) |
| Местоимение-существительное | 6392 (11.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3008 (5.54%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.31%) |
| Наречие | 3477 (6.40%) |
| Предикатив | 576 (1.06%) |
| Предлог | 6536 (12.04%) |
| Союз | 6079 (11.19%) |
| Междометие | 1352 (2.49%) |
| Вводное слово | 232 (0.43%) |
| Частица | 4903 (9.03%) |
| Причастие | 876 (1.61%) |
| Деепричастие | 171 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28692 (52.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.82 |
| . точка | 65.56 |
| - тире | 41.04 |
| ! восклицательный знак | 25.17 |
| ? вопросительный знак | 13.77 |
| ... многоточие | 14.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.11 |
| " кавычка | 5.61 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.49 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
