Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482546 |
| Слов в произведении (СВП): | 69113 |
| Приблизительно страниц: | 256 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.55 |
| СДП диалога, знаков: | 65.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10419 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8808 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1611 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3117.28 | —> 2282-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16004 (23.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53109 (76.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17617 (33.17%) |
| Прилагательное | 5866 (11.05%) |
| Глагол | 10473 (19.72%) |
| Местоимение-существительное | 4460 (8.40%) |
| Местоименное прилагательное | 2877 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 921 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.31%) |
| Наречие | 2663 (5.01%) |
| Предикатив | 494 (0.93%) |
| Предлог | 6821 (12.84%) |
| Союз | 5882 (11.08%) |
| Междометие | 1113 (2.10%) |
| Вводное слово | 155 (0.29%) |
| Частица | 4352 (8.19%) |
| Причастие | 1153 (2.17%) |
| Деепричастие | 173 (0.33%) |
| Служебных слов: | 25844 (48.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.70 |
| . точка | 68.42 |
| - тире | 30.11 |
| ! восклицательный знак | 3.73 |
| ? вопросительный знак | 10.71 |
| ... многоточие | 5.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 19.81 |
| () скобки | 2.84 |
| : двоеточие | 2.26 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
