Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 464353 |
| Слов в произведении (СВП): | 65376 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.85 |
| СДП диалога, знаков: | 33.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8928 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8421 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 507 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1334.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3049.62 | —> 2991-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14648 (22.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50728 (77.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17062 (33.63%) |
| Прилагательное | 7176 (14.15%) |
| Глагол | 11257 (22.19%) |
| Местоимение-существительное | 3878 (7.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2411 (4.75%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 810 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.34%) |
| Наречие | 2722 (5.37%) |
| Предикатив | 815 (1.61%) |
| Предлог | 6416 (12.65%) |
| Союз | 4236 (8.35%) |
| Междометие | 737 (1.45%) |
| Вводное слово | 217 (0.43%) |
| Частица | 4458 (8.79%) |
| Причастие | 1530 (3.02%) |
| Деепричастие | 203 (0.40%) |
| Служебных слов: | 22577 (44.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.12 |
| . точка | 125.47 |
| - тире | 27.44 |
| ! восклицательный знак | 5.71 |
| ? вопросительный знак | 11.90 |
| ... многоточие | 12.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.68 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 17.12 |
| () скобки | 0.73 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; 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».
