Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485317 |
| Слов в произведении (СВП): | 68484 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.24 |
| СДП диалога, знаков: | 53.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8161 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7792 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 369 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2678.84 | —> 8347-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16227 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52257 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16059 (30.73%) |
| Прилагательное | 6550 (12.53%) |
| Глагол | 11309 (21.64%) |
| Местоимение-существительное | 5568 (10.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3307 (6.33%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1047 (2.00%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.47%) |
| Наречие | 3158 (6.04%) |
| Предикатив | 554 (1.06%) |
| Предлог | 6949 (13.30%) |
| Союз | 5466 (10.46%) |
| Междометие | 1261 (2.41%) |
| Вводное слово | 189 (0.36%) |
| Частица | 4009 (7.67%) |
| Причастие | 876 (1.68%) |
| Деепричастие | 189 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26943 (51.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.38 |
| . точка | 84.41 |
| - тире | 35.54 |
| ! восклицательный знак | 2.60 |
| ? вопросительный знак | 7.94 |
| ... многоточие | 5.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 12.25 |
| () скобки | 0.96 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.72 |
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».
