Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469362 |
| Слов в произведении (СВП): | 68345 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.99 |
| СДП диалога, знаков: | 51.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7300 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2632.96 | —> 8951-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15398 (22.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52947 (77.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15877 (29.99%) |
| Прилагательное | 5822 (11.00%) |
| Глагол | 12899 (24.36%) |
| Местоимение-существительное | 6339 (11.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2953 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.28%) |
| Наречие | 3041 (5.74%) |
| Предикатив | 608 (1.15%) |
| Предлог | 6131 (11.58%) |
| Союз | 5579 (10.54%) |
| Междометие | 1231 (2.32%) |
| Вводное слово | 147 (0.28%) |
| Частица | 3778 (7.14%) |
| Причастие | 874 (1.65%) |
| Деепричастие | 135 (0.25%) |
| Служебных слов: | 26302 (49.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.59 |
| . точка | 80.47 |
| - тире | 34.16 |
| ! восклицательный знак | 7.73 |
| ? вопросительный знак | 12.13 |
| ... многоточие | 5.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 4.04 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
