Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486188 |
| Слов в произведении (СВП): | 65960 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.91 |
| СДП диалога, знаков: | 57.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8787 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8598 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 189 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2891.75 | —> 5086-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14903 (22.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51057 (77.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17591 (34.45%) |
| Прилагательное | 5714 (11.19%) |
| Глагол | 11977 (23.46%) |
| Местоимение-существительное | 5241 (10.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2873 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 763 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.27%) |
| Наречие | 3000 (5.88%) |
| Предикатив | 480 (0.94%) |
| Предлог | 6493 (12.72%) |
| Союз | 5229 (10.24%) |
| Междометие | 952 (1.86%) |
| Вводное слово | 170 (0.33%) |
| Частица | 3895 (7.63%) |
| Причастие | 959 (1.88%) |
| Деепричастие | 197 (0.39%) |
| Служебных слов: | 25053 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.95 |
| . точка | 73.01 |
| - тире | 43.86 |
| ! восклицательный знак | 11.07 |
| ? вопросительный знак | 15.99 |
| ... многоточие | 12.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.64 |
| " кавычка | 8.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.87 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
