Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468965 |
| Слов в произведении (СВП): | 72895 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.3 |
| СДП диалога, знаков: | 51.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8605 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7997 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1155.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2569.86 | —> 9714-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15220 (20.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57675 (79.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19793 (34.32%) |
| Прилагательное | 5551 (9.62%) |
| Глагол | 12133 (21.04%) |
| Местоимение-существительное | 5016 (8.70%) |
| Местоименное прилагательное | 3043 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 789 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.28%) |
| Наречие | 2169 (3.76%) |
| Предикатив | 480 (0.83%) |
| Предлог | 6860 (11.89%) |
| Союз | 7157 (12.41%) |
| Междометие | 1317 (2.28%) |
| Вводное слово | 166 (0.29%) |
| Частица | 4067 (7.05%) |
| Причастие | 929 (1.61%) |
| Деепричастие | 120 (0.21%) |
| Служебных слов: | 27754 (48.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.39 |
| . точка | 61.09 |
| - тире | 23.73 |
| ! восклицательный знак | 10.77 |
| ? вопросительный знак | 8.64 |
| ... многоточие | 7.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.62 |
| () скобки | 1.07 |
| : двоеточие | 6.93 |
| ; точка с запятой | 2.41 |
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».
