Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 453023 |
| Слов в произведении (СВП): | 64299 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.79 |
| СДП диалога, знаков: | 30.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10976 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10060 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 916 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1407.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3429.17 | —> 493-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12647 (19.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51652 (80.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19312 (37.39%) |
| Прилагательное | 5060 (9.80%) |
| Глагол | 11737 (22.72%) |
| Местоимение-существительное | 4742 (9.18%) |
| Местоименное прилагательное | 1912 (3.70%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 544 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.37%) |
| Наречие | 2324 (4.50%) |
| Предикатив | 536 (1.04%) |
| Предлог | 6369 (12.33%) |
| Союз | 3671 (7.11%) |
| Междометие | 782 (1.51%) |
| Вводное слово | 183 (0.35%) |
| Частица | 3613 (6.99%) |
| Причастие | 789 (1.53%) |
| Деепричастие | 147 (0.28%) |
| Служебных слов: | 21428 (41.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.01 |
| . точка | 125.06 |
| - тире | 34.29 |
| ! восклицательный знак | 10.56 |
| ? вопросительный знак | 19.56 |
| ... многоточие | 15.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.49 |
| " кавычка | 18.37 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 6.24 |
| ; точка с запятой | 2.29 |
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».
