Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477515 |
| Слов в произведении (СВП): | 68587 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.59 |
| СДП диалога, знаков: | 55.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9078 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8592 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 486 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2932.74 | —> 4516-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15672 (22.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52915 (77.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18501 (34.96%) |
| Прилагательное | 6949 (13.13%) |
| Глагол | 11468 (21.67%) |
| Местоимение-существительное | 3817 (7.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2925 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 720 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.20%) |
| Наречие | 3388 (6.40%) |
| Предикатив | 456 (0.86%) |
| Предлог | 6999 (13.23%) |
| Союз | 5417 (10.24%) |
| Междометие | 993 (1.88%) |
| Вводное слово | 171 (0.32%) |
| Частица | 3859 (7.29%) |
| Причастие | 1610 (3.04%) |
| Деепричастие | 222 (0.42%) |
| Служебных слов: | 24420 (46.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.08 |
| . точка | 77.13 |
| - тире | 28.20 |
| ! восклицательный знак | 2.57 |
| ? вопросительный знак | 6.14 |
| ... многоточие | 8.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.34 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 5.86 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 1.76 |
| ; 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».
