Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 493963 |
| Слов в произведении (СВП): | 71868 |
| Приблизительно страниц: | 251 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.61 |
| СДП диалога, знаков: | 56.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10047 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9229 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 818 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3042.31 | —> 3065-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16341 (22.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55527 (77.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18368 (33.08%) |
| Прилагательное | 6513 (11.73%) |
| Глагол | 13878 (24.99%) |
| Местоимение-существительное | 3733 (6.72%) |
| Местоименное прилагательное | 2894 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 451 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 77 (0.14%) |
| Наречие | 3019 (5.44%) |
| Предикатив | 385 (0.69%) |
| Предлог | 6515 (11.73%) |
| Союз | 7325 (13.19%) |
| Междометие | 1087 (1.96%) |
| Вводное слово | 134 (0.24%) |
| Частица | 4465 (8.04%) |
| Причастие | 736 (1.33%) |
| Деепричастие | 142 (0.26%) |
| Служебных слов: | 26313 (47.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.34 |
| . точка | 71.59 |
| - тире | 36.68 |
| ! восклицательный знак | 10.41 |
| ? вопросительный знак | 7.19 |
| ... многоточие | 1.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.47 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.25 |
| " кавычка | 1.34 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.31 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
