Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 464470 |
| Слов в произведении (СВП): | 67906 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.81 |
| СДП диалога, знаков: | 44.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7354 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 417 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1068.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2428.33 | —> 11071-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20125 (29.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47781 (70.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11951 (25.01%) |
| Прилагательное | 4441 (9.29%) |
| Глагол | 14067 (29.44%) |
| Местоимение-существительное | 7390 (15.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2675 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 582 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.19%) |
| Наречие | 4051 (8.48%) |
| Предикатив | 755 (1.58%) |
| Предлог | 4695 (9.83%) |
| Союз | 7156 (14.98%) |
| Междометие | 1368 (2.86%) |
| Вводное слово | 331 (0.69%) |
| Частица | 6417 (13.43%) |
| Причастие | 373 (0.78%) |
| Деепричастие | 162 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30222 (63.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 155.27 |
| . точка | 77.08 |
| - тире | 56.81 |
| ! восклицательный знак | 20.51 |
| ? вопросительный знак | 20.23 |
| ... многоточие | 22.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.47 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 2.47 |
| () скобки | 1.34 |
| : двоеточие | 5.85 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
