Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 466347 |
| Слов в произведении (СВП): | 64133 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.22 |
| СДП диалога, знаков: | 57.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7420 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 463 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2692.08 | —> 8140-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15068 (23.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49065 (76.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14706 (29.97%) |
| Прилагательное | 5513 (11.24%) |
| Глагол | 12434 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 5590 (11.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2469 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 536 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.35%) |
| Наречие | 3029 (6.17%) |
| Предикатив | 412 (0.84%) |
| Предлог | 5548 (11.31%) |
| Союз | 5308 (10.82%) |
| Междометие | 1276 (2.60%) |
| Вводное слово | 182 (0.37%) |
| Частица | 3658 (7.46%) |
| Причастие | 900 (1.83%) |
| Деепричастие | 172 (0.35%) |
| Служебных слов: | 24208 (49.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.90 |
| . точка | 52.31 |
| - тире | 43.57 |
| ! восклицательный знак | 23.59 |
| ? вопросительный знак | 10.91 |
| ... многоточие | 28.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.59 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 3.77 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.61 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
