Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478733 |
| Слов в произведении (СВП): | 68320 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 41.82 |
| СДП диалога, знаков: | 33.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9124 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8589 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 535 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1303.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2949.82 | —> 4250-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15266 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53054 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16174 (30.49%) |
| Прилагательное | 6855 (12.92%) |
| Глагол | 12752 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 5680 (10.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2291 (4.32%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 676 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 89 (0.17%) |
| Наречие | 3926 (7.40%) |
| Предикатив | 690 (1.30%) |
| Предлог | 6124 (11.54%) |
| Союз | 5015 (9.45%) |
| Междометие | 1082 (2.04%) |
| Вводное слово | 328 (0.62%) |
| Частица | 3657 (6.89%) |
| Причастие | 804 (1.52%) |
| Деепричастие | 218 (0.41%) |
| Служебных слов: | 24408 (46.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 78.19 |
| . точка | 111.72 |
| - тире | 50.18 |
| ! восклицательный знак | 22.32 |
| ? вопросительный знак | 15.82 |
| ... многоточие | 27.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 13.96 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 8.42 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
