Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477996 |
| Слов в произведении (СВП): | 70059 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.06 |
| СДП диалога, знаков: | 52.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7696 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 432 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2575.20 | —> 9650-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17215 (24.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52844 (75.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17504 (33.12%) |
| Прилагательное | 5453 (10.32%) |
| Глагол | 12998 (24.60%) |
| Местоимение-существительное | 5482 (10.37%) |
| Местоименное прилагательное | 3291 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 895 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.38%) |
| Наречие | 3055 (5.78%) |
| Предикатив | 443 (0.84%) |
| Предлог | 6547 (12.39%) |
| Союз | 5930 (11.22%) |
| Междометие | 1257 (2.38%) |
| Вводное слово | 129 (0.24%) |
| Частица | 4304 (8.14%) |
| Причастие | 989 (1.87%) |
| Деепричастие | 226 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27176 (51.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.38 |
| . точка | 81.77 |
| - тире | 21.70 |
| ! восклицательный знак | 3.88 |
| ? вопросительный знак | 9.69 |
| ... многоточие | 14.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 9.66 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 2.83 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
