Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482911 |
| Слов в произведении (СВП): | 67447 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.05 |
| СДП диалога, знаков: | 45.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9019 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 495 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.01 | —> 5755-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14869 (22.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52578 (77.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15983 (30.40%) |
| Прилагательное | 6136 (11.67%) |
| Глагол | 11793 (22.43%) |
| Местоимение-существительное | 6039 (11.49%) |
| Местоименное прилагательное | 3933 (7.48%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 472 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.29%) |
| Наречие | 3133 (5.96%) |
| Предикатив | 506 (0.96%) |
| Предлог | 6292 (11.97%) |
| Союз | 5489 (10.44%) |
| Междометие | 1161 (2.21%) |
| Вводное слово | 316 (0.60%) |
| Частица | 3886 (7.39%) |
| Причастие | 831 (1.58%) |
| Деепричастие | 161 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27289 (51.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.74 |
| . точка | 91.66 |
| - тире | 39.82 |
| ! восклицательный знак | 25.43 |
| ? вопросительный знак | 9.04 |
| ... многоточие | 3.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 14.71 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 8.23 |
| ; 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».
