Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470306 |
| Слов в произведении (СВП): | 71014 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.95 |
| СДП диалога, знаков: | 41.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10476 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9579 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 897 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3142.52 | —> 2039-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15233 (21.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55781 (78.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17537 (31.44%) |
| Прилагательное | 6048 (10.84%) |
| Глагол | 13272 (23.79%) |
| Местоимение-существительное | 5993 (10.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2657 (4.76%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.21%) |
| Наречие | 2895 (5.19%) |
| Предикатив | 510 (0.91%) |
| Предлог | 6388 (11.45%) |
| Союз | 5235 (9.38%) |
| Междометие | 1166 (2.09%) |
| Вводное слово | 204 (0.37%) |
| Частица | 3769 (6.76%) |
| Причастие | 920 (1.65%) |
| Деепричастие | 163 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25580 (45.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.50 |
| . точка | 83.46 |
| - тире | 25.56 |
| ! восклицательный знак | 15.95 |
| ? вопросительный знак | 8.90 |
| ... многоточие | 12.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.22 |
| () скобки | 2.11 |
| : двоеточие | 4.29 |
| ; точка с запятой | 0.59 |
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».
