Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 464734 |
| Слов в произведении (СВП): | 66941 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.71 |
| СДП диалога, знаков: | 58.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10257 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9447 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 810 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3213.82 | —> 1509-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15768 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51173 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17040 (33.30%) |
| Прилагательное | 7079 (13.83%) |
| Глагол | 10838 (21.18%) |
| Местоимение-существительное | 4578 (8.95%) |
| Местоименное прилагательное | 2935 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 760 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 213 (0.42%) |
| Наречие | 2975 (5.81%) |
| Предикатив | 463 (0.90%) |
| Предлог | 5721 (11.18%) |
| Союз | 5562 (10.87%) |
| Междометие | 1311 (2.56%) |
| Вводное слово | 172 (0.34%) |
| Частица | 4155 (8.12%) |
| Причастие | 1126 (2.20%) |
| Деепричастие | 172 (0.34%) |
| Служебных слов: | 24614 (48.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.21 |
| . точка | 45.20 |
| - тире | 22.32 |
| ! восклицательный знак | 18.37 |
| ? вопросительный знак | 11.49 |
| ... многоточие | 16.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.82 |
| " кавычка | 8.65 |
| () скобки | 1.03 |
| : двоеточие | 2.41 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
