Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469260 |
| Слов в произведении (СВП): | 70619 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.65 |
| СДП диалога, знаков: | 52.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9059 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8588 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1232.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2832.93 | —> 5932-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17574 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53045 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16226 (30.59%) |
| Прилагательное | 5604 (10.56%) |
| Глагол | 12228 (23.05%) |
| Местоимение-существительное | 5283 (9.96%) |
| Местоименное прилагательное | 3571 (6.73%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 774 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.33%) |
| Наречие | 3120 (5.88%) |
| Предикатив | 464 (0.87%) |
| Предлог | 6658 (12.55%) |
| Союз | 7363 (13.88%) |
| Междометие | 1160 (2.19%) |
| Вводное слово | 203 (0.38%) |
| Частица | 4708 (8.88%) |
| Причастие | 1163 (2.19%) |
| Деепричастие | 149 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29108 (54.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.22 |
| . точка | 60.90 |
| - тире | 16.65 |
| ! восклицательный знак | 14.87 |
| ? вопросительный знак | 10.03 |
| ... многоточие | 8.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 11.09 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 9.33 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
