Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487360 |
| Слов в произведении (СВП): | 68680 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.7 |
| СДП диалога, знаков: | 42.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11016 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10109 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 907 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1403.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3370.00 | —> 710-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15546 (22.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53134 (77.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17611 (33.14%) |
| Прилагательное | 6318 (11.89%) |
| Глагол | 13170 (24.79%) |
| Местоимение-существительное | 5383 (10.13%) |
| Местоименное прилагательное | 2474 (4.66%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 475 (0.89%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.15%) |
| Наречие | 2757 (5.19%) |
| Предикатив | 444 (0.84%) |
| Предлог | 6546 (12.32%) |
| Союз | 5175 (9.74%) |
| Междометие | 827 (1.56%) |
| Вводное слово | 237 (0.45%) |
| Частица | 4353 (8.19%) |
| Причастие | 893 (1.68%) |
| Деепричастие | 159 (0.30%) |
| Служебных слов: | 25166 (47.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.89 |
| . точка | 93.32 |
| - тире | 41.53 |
| ! восклицательный знак | 10.05 |
| ? вопросительный знак | 16.82 |
| ... многоточие | 11.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 3.64 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 4.40 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
