Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476262 |
| Слов в произведении (СВП): | 65572 |
| Приблизительно страниц: | 239 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.68 |
| СДП диалога, знаков: | 50.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7631 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7243 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 388 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2700.14 | —> 8015-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16008 (24.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49564 (75.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15092 (30.45%) |
| Прилагательное | 6359 (12.83%) |
| Глагол | 11973 (24.16%) |
| Местоимение-существительное | 4815 (9.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2576 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 507 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.28%) |
| Наречие | 3490 (7.04%) |
| Предикатив | 550 (1.11%) |
| Предлог | 6172 (12.45%) |
| Союз | 6107 (12.32%) |
| Междометие | 1035 (2.09%) |
| Вводное слово | 221 (0.45%) |
| Частица | 3874 (7.82%) |
| Причастие | 951 (1.92%) |
| Деепричастие | 291 (0.59%) |
| Служебных слов: | 25097 (50.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.88 |
| . точка | 80.14 |
| - тире | 31.20 |
| ! восклицательный знак | 12.58 |
| ? вопросительный знак | 13.18 |
| ... многоточие | 4.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.66 |
| " кавычка | 8.65 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 8.16 |
| ; 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».
