Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 467410 |
| Слов в произведении (СВП): | 69471 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.66 |
| СДП диалога, знаков: | 36.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8203 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7502 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2669.89 | —> 8488-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15839 (22.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53632 (77.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17765 (33.12%) |
| Прилагательное | 5773 (10.76%) |
| Глагол | 12603 (23.50%) |
| Местоимение-существительное | 4450 (8.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2924 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 473 (0.88%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.27%) |
| Наречие | 3711 (6.92%) |
| Предикатив | 599 (1.12%) |
| Предлог | 6518 (12.15%) |
| Союз | 5428 (10.12%) |
| Междометие | 1159 (2.16%) |
| Вводное слово | 280 (0.52%) |
| Частица | 4571 (8.52%) |
| Причастие | 866 (1.61%) |
| Деепричастие | 143 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25489 (47.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.62 |
| . точка | 85.69 |
| - тире | 24.96 |
| ! восклицательный знак | 15.62 |
| ? вопросительный знак | 9.96 |
| ... многоточие | 12.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.81 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.78 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 5.73 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 5.35 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
