Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470425 |
| Слов в произведении (СВП): | 69936 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.45 |
| СДП диалога, знаков: | 48.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9854 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9018 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 836 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1246.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2947.29 | —> 4292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16923 (24.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53013 (75.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16400 (30.94%) |
| Прилагательное | 5491 (10.36%) |
| Глагол | 12386 (23.36%) |
| Местоимение-существительное | 5973 (11.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2946 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 441 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 67 (0.13%) |
| Наречие | 2899 (5.47%) |
| Предикатив | 614 (1.16%) |
| Предлог | 6215 (11.72%) |
| Союз | 6099 (11.50%) |
| Междометие | 1388 (2.62%) |
| Вводное слово | 208 (0.39%) |
| Частица | 4980 (9.39%) |
| Причастие | 989 (1.87%) |
| Деепричастие | 165 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27994 (52.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.53 |
| . точка | 84.32 |
| - тире | 24.82 |
| ! восклицательный знак | 10.09 |
| ? вопросительный знак | 11.88 |
| ... многоточие | 9.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 7.91 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 2.69 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
