Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484704 |
| Слов в произведении (СВП): | 69637 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.22 |
| СДП диалога, знаков: | 49.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11676 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10668 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1008 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3404.85 | —> 568-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14372 (20.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55265 (79.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18741 (33.91%) |
| Прилагательное | 6368 (11.52%) |
| Глагол | 12298 (22.25%) |
| Местоимение-существительное | 4633 (8.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2692 (4.87%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 538 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.20%) |
| Наречие | 2921 (5.29%) |
| Предикатив | 506 (0.92%) |
| Предлог | 7265 (13.15%) |
| Союз | 4699 (8.50%) |
| Междометие | 950 (1.72%) |
| Вводное слово | 145 (0.26%) |
| Частица | 3774 (6.83%) |
| Причастие | 879 (1.59%) |
| Деепричастие | 125 (0.23%) |
| Служебных слов: | 24295 (43.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.20 |
| . точка | 64.76 |
| - тире | 28.72 |
| ! восклицательный знак | 9.87 |
| ? вопросительный знак | 11.40 |
| ... многоточие | 16.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 13.01 |
| () скобки | 1.57 |
| : двоеточие | 9.75 |
| ; точка с запятой | 0.78 |
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».
