Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 461098 |
| Слов в произведении (СВП): | 64835 |
| Приблизительно страниц: | 234 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.92 |
| СДП диалога, знаков: | 64.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8852 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8256 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 596 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1242.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2879.66 | —> 5264-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16823 (25.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48012 (74.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14309 (29.80%) |
| Прилагательное | 7226 (15.05%) |
| Глагол | 9947 (20.72%) |
| Местоимение-существительное | 4572 (9.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3046 (6.34%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 774 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.33%) |
| Наречие | 3875 (8.07%) |
| Предикатив | 708 (1.47%) |
| Предлог | 5674 (11.82%) |
| Союз | 5345 (11.13%) |
| Междометие | 1119 (2.33%) |
| Вводное слово | 185 (0.39%) |
| Частица | 4781 (9.96%) |
| Причастие | 1043 (2.17%) |
| Деепричастие | 164 (0.34%) |
| Служебных слов: | 24900 (51.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.28 |
| . точка | 60.04 |
| - тире | 39.04 |
| ! восклицательный знак | 1.74 |
| ? вопросительный знак | 11.14 |
| ... многоточие | 21.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 6.34 |
| () скобки | 2.11 |
| : двоеточие | 9.87 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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».
