Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474542 |
| Слов в произведении (СВП): | 65688 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.32 |
| СДП диалога, знаков: | 49.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8525 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8159 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 366 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2776.12 | —> 6817-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13351 (20.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52337 (79.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17306 (33.07%) |
| Прилагательное | 5953 (11.37%) |
| Глагол | 11600 (22.16%) |
| Местоимение-существительное | 4697 (8.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2880 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 654 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.23%) |
| Наречие | 2756 (5.27%) |
| Предикатив | 446 (0.85%) |
| Предлог | 7250 (13.85%) |
| Союз | 4142 (7.91%) |
| Междометие | 864 (1.65%) |
| Вводное слово | 146 (0.28%) |
| Частица | 3281 (6.27%) |
| Причастие | 1428 (2.73%) |
| Деепричастие | 207 (0.40%) |
| Служебных слов: | 23474 (44.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.93 |
| . точка | 87.99 |
| - тире | 44.39 |
| ! восклицательный знак | 6.01 |
| ? вопросительный знак | 12.62 |
| ... многоточие | 2.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.40 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 2.73 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.12 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
