Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 450078 |
| Слов в произведении (СВП): | 68729 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.67 |
| СДП диалога, знаков: | 44.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7193 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6861 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 332 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1016.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2290.89 | —> 11660-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17033 (24.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51696 (75.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14804 (28.64%) |
| Прилагательное | 4997 (9.67%) |
| Глагол | 13055 (25.25%) |
| Местоимение-существительное | 7847 (15.18%) |
| Местоименное прилагательное | 2881 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 915 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.34%) |
| Наречие | 3184 (6.16%) |
| Предикатив | 649 (1.26%) |
| Предлог | 5441 (10.53%) |
| Союз | 5600 (10.83%) |
| Междометие | 1285 (2.49%) |
| Вводное слово | 306 (0.59%) |
| Частица | 4679 (9.05%) |
| Причастие | 622 (1.20%) |
| Деепричастие | 98 (0.19%) |
| Служебных слов: | 28151 (54.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.65 |
| . точка | 106.98 |
| - тире | 19.82 |
| ! восклицательный знак | 1.99 |
| ? вопросительный знак | 17.14 |
| ... многоточие | 10.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.86 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
