Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 466473 |
| Слов в произведении (СВП): | 63972 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.95 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.61 |
| СДП диалога, знаков: | 37.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10611 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9878 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 733 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1477.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3442.94 | —> 456-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12482 (19.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51490 (80.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19470 (37.81%) |
| Прилагательное | 7833 (15.21%) |
| Глагол | 10874 (21.12%) |
| Местоимение-существительное | 2370 (4.60%) |
| Местоименное прилагательное | 1300 (2.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 822 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.43%) |
| Наречие | 2752 (5.34%) |
| Предикатив | 521 (1.01%) |
| Предлог | 6703 (13.02%) |
| Союз | 3981 (7.73%) |
| Междометие | 755 (1.47%) |
| Вводное слово | 213 (0.41%) |
| Частица | 2798 (5.43%) |
| Причастие | 1549 (3.01%) |
| Деепричастие | 207 (0.40%) |
| Служебных слов: | 18337 (35.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.64 |
| . точка | 101.70 |
| - тире | 16.09 |
| ! восклицательный знак | 6.30 |
| ? вопросительный знак | 13.35 |
| ... многоточие | 5.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.61 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 15.21 |
| () скобки | 4.44 |
| : двоеточие | 6.86 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
