Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 458448 |
| Слов в произведении (СВП): | 64364 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.76 |
| СДП диалога, знаков: | 45.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8316 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7718 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 598 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.24 | —> 6943-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16251 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48113 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13934 (28.96%) |
| Прилагательное | 5994 (12.46%) |
| Глагол | 11391 (23.68%) |
| Местоимение-существительное | 4833 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 2568 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 539 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.27%) |
| Наречие | 3453 (7.18%) |
| Предикатив | 548 (1.14%) |
| Предлог | 6064 (12.60%) |
| Союз | 6170 (12.82%) |
| Междометие | 1217 (2.53%) |
| Вводное слово | 247 (0.51%) |
| Частица | 4341 (9.02%) |
| Причастие | 853 (1.77%) |
| Деепричастие | 259 (0.54%) |
| Служебных слов: | 25711 (53.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.01 |
| . точка | 89.99 |
| - тире | 38.19 |
| ! восклицательный знак | 12.32 |
| ? вопросительный знак | 14.17 |
| ... многоточие | 5.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 7.22 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.62 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
