Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470587 |
| Слов в произведении (СВП): | 69996 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.36 |
| СДП диалога, знаков: | 55.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8326 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7814 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 512 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1133.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2594.48 | —> 9400-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17221 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52775 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17211 (32.61%) |
| Прилагательное | 5247 (9.94%) |
| Глагол | 13030 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 5571 (10.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3248 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 945 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.41%) |
| Наречие | 3139 (5.95%) |
| Предикатив | 421 (0.80%) |
| Предлог | 6596 (12.50%) |
| Союз | 5907 (11.19%) |
| Междометие | 1255 (2.38%) |
| Вводное слово | 145 (0.27%) |
| Частица | 4584 (8.69%) |
| Причастие | 908 (1.72%) |
| Деепричастие | 226 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27543 (52.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.79 |
| . точка | 80.79 |
| - тире | 18.09 |
| ! восклицательный знак | 2.33 |
| ? вопросительный знак | 9.10 |
| ... многоточие | 10.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.63 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 3.04 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
