Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476048 |
| Слов в произведении (СВП): | 69275 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.45 |
| СДП диалога, знаков: | 58.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11797 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10832 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 965 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1401.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3468.51 | —> 390-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14758 (21.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54517 (78.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17975 (32.97%) |
| Прилагательное | 6655 (12.21%) |
| Глагол | 11728 (21.51%) |
| Местоимение-существительное | 4734 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2642 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 746 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.28%) |
| Наречие | 2283 (4.19%) |
| Предикатив | 333 (0.61%) |
| Предлог | 6912 (12.68%) |
| Союз | 6448 (11.83%) |
| Междометие | 1227 (2.25%) |
| Вводное слово | 237 (0.43%) |
| Частица | 4074 (7.47%) |
| Причастие | 941 (1.73%) |
| Деепричастие | 150 (0.28%) |
| Служебных слов: | 26432 (48.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.37 |
| . точка | 56.24 |
| - тире | 30.60 |
| ! восклицательный знак | 8.96 |
| ? вопросительный знак | 12.95 |
| ... многоточие | 13.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.64 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.71 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 13.25 |
| () скобки | 1.24 |
| : двоеточие | 9.53 |
| ; точка с запятой | 3.52 |
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».
