Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474785 |
| Слов в произведении (СВП): | 68309 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.83 |
| СДП диалога, знаков: | 56.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10967 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1022 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1352.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3294.23 | —> 1043-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12197 (17.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56112 (82.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21373 (38.09%) |
| Прилагательное | 6528 (11.63%) |
| Глагол | 11535 (20.56%) |
| Местоимение-существительное | 3047 (5.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2203 (3.93%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 865 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.39%) |
| Наречие | 1746 (3.11%) |
| Предикатив | 389 (0.69%) |
| Предлог | 6907 (12.31%) |
| Союз | 4832 (8.61%) |
| Междометие | 758 (1.35%) |
| Вводное слово | 60 (0.11%) |
| Частица | 3602 (6.42%) |
| Причастие | 1366 (2.43%) |
| Деепричастие | 157 (0.28%) |
| Служебных слов: | 21576 (38.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.96 |
| . точка | 72.29 |
| - тире | 14.36 |
| ! восклицательный знак | 13.26 |
| ? вопросительный знак | 9.72 |
| ... многоточие | 3.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 13.97 |
| () скобки | 1.02 |
| : двоеточие | 1.20 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
