Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 477193 |
| Слов в произведении (СВП): | 70052 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.85 |
| СДП диалога, знаков: | 37.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8451 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8055 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 396 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2757.59 | —> 7125-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15789 (22.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54263 (77.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16440 (30.30%) |
| Прилагательное | 6048 (11.15%) |
| Глагол | 13070 (24.09%) |
| Местоимение-существительное | 5423 (9.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2999 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1241 (2.29%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.23%) |
| Наречие | 3056 (5.63%) |
| Предикатив | 724 (1.33%) |
| Предлог | 6649 (12.25%) |
| Союз | 5788 (10.67%) |
| Междометие | 1134 (2.09%) |
| Вводное слово | 151 (0.28%) |
| Частица | 4389 (8.09%) |
| Причастие | 798 (1.47%) |
| Деепричастие | 216 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26758 (49.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.26 |
| . точка | 111.15 |
| - тире | 34.72 |
| ! восклицательный знак | 8.15 |
| ? вопросительный знак | 17.62 |
| ... многоточие | 12.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 8.29 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 2.00 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
