Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476187 |
| Слов в произведении (СВП): | 67593 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.25 |
| СДП диалога, знаков: | 40.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8388 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8076 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 312 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2774.97 | —> 6840-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15540 (22.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52053 (77.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17021 (32.70%) |
| Прилагательное | 6125 (11.77%) |
| Глагол | 12304 (23.64%) |
| Местоимение-существительное | 4971 (9.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2775 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1483 (2.85%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.29%) |
| Наречие | 2696 (5.18%) |
| Предикатив | 787 (1.51%) |
| Предлог | 6892 (13.24%) |
| Союз | 5174 (9.94%) |
| Междометие | 866 (1.66%) |
| Вводное слово | 185 (0.36%) |
| Частица | 4026 (7.73%) |
| Причастие | 957 (1.84%) |
| Деепричастие | 175 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25074 (48.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.64 |
| . точка | 104.46 |
| - тире | 46.54 |
| ! восклицательный знак | 8.34 |
| ? вопросительный знак | 17.87 |
| ... многоточие | 10.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 12.31 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; точка с запятой | 0.40 |
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».
