Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475961 |
| Слов в произведении (СВП): | 68752 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.62 |
| СДП диалога, знаков: | 43.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9134 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8620 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 514 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1244.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2888.19 | —> 5137-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15325 (22.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53427 (77.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17950 (33.60%) |
| Прилагательное | 6702 (12.54%) |
| Глагол | 11816 (22.12%) |
| Местоимение-существительное | 4577 (8.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2309 (4.32%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1135 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 277 (0.52%) |
| Наречие | 3006 (5.63%) |
| Предикатив | 585 (1.09%) |
| Предлог | 6922 (12.96%) |
| Союз | 5313 (9.94%) |
| Междометие | 912 (1.71%) |
| Вводное слово | 125 (0.23%) |
| Частица | 4139 (7.75%) |
| Причастие | 1591 (2.98%) |
| Деепричастие | 204 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24514 (45.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.33 |
| . точка | 77.70 |
| - тире | 24.78 |
| ! восклицательный знак | 16.51 |
| ? вопросительный знак | 8.65 |
| ... многоточие | 10.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 13.12 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 5.19 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
