Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468067 |
| Слов в произведении (СВП): | 67626 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.66 |
| СДП диалога, знаков: | 43.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7789 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7491 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 298 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2678.86 | —> 8346-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16136 (23.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51490 (76.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14669 (28.49%) |
| Прилагательное | 6281 (12.20%) |
| Глагол | 13546 (26.31%) |
| Местоимение-существительное | 5601 (10.88%) |
| Местоименное прилагательное | 2374 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.23%) |
| Наречие | 3606 (7.00%) |
| Предикатив | 431 (0.84%) |
| Предлог | 6346 (12.32%) |
| Союз | 6123 (11.89%) |
| Междометие | 1095 (2.13%) |
| Вводное слово | 212 (0.41%) |
| Частица | 4436 (8.62%) |
| Причастие | 775 (1.51%) |
| Деепричастие | 192 (0.37%) |
| Служебных слов: | 26387 (51.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.45 |
| . точка | 99.86 |
| - тире | 31.35 |
| ! восклицательный знак | 10.08 |
| ? вопросительный знак | 11.15 |
| ... многоточие | 10.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 5.15 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.05 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
