Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 467380 |
| Слов в произведении (СВП): | 66007 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.51 |
| СДП диалога, знаков: | 45.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10619 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9876 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 743 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1311.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3177.71 | —> 1760-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14828 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51179 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16804 (32.83%) |
| Прилагательное | 6160 (12.04%) |
| Глагол | 11837 (23.13%) |
| Местоимение-существительное | 4716 (9.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2718 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 478 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 96 (0.19%) |
| Наречие | 2804 (5.48%) |
| Предикатив | 557 (1.09%) |
| Предлог | 6393 (12.49%) |
| Союз | 5352 (10.46%) |
| Междометие | 1034 (2.02%) |
| Вводное слово | 182 (0.36%) |
| Частица | 4206 (8.22%) |
| Причастие | 993 (1.94%) |
| Деепричастие | 170 (0.33%) |
| Служебных слов: | 24791 (48.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 150.64 |
| . точка | 69.54 |
| - тире | 35.75 |
| ! восклицательный знак | 8.89 |
| ? вопросительный знак | 14.23 |
| ... многоточие | 6.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 19.66 |
| () скобки | 1.00 |
| : двоеточие | 9.85 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
