Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463626 |
| Слов в произведении (СВП): | 67927 |
| Приблизительно страниц: | 241 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.14 |
| СДП диалога, знаков: | 39.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10140 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8873 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1267 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3080.84 | —> 2671-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15119 (22.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52808 (77.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16173 (30.63%) |
| Прилагательное | 5830 (11.04%) |
| Глагол | 12871 (24.37%) |
| Местоимение-существительное | 5221 (9.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2703 (5.12%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 798 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.26%) |
| Наречие | 2928 (5.54%) |
| Предикатив | 451 (0.85%) |
| Предлог | 5952 (11.27%) |
| Союз | 4952 (9.38%) |
| Междометие | 1243 (2.35%) |
| Вводное слово | 168 (0.32%) |
| Частица | 4025 (7.62%) |
| Причастие | 792 (1.50%) |
| Деепричастие | 143 (0.27%) |
| Служебных слов: | 24420 (46.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.07 |
| . точка | 96.56 |
| - тире | 26.94 |
| ! восклицательный знак | 24.98 |
| ? вопросительный знак | 15.58 |
| ... многоточие | 4.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 8.23 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 3.11 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
