Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 464350 |
| Слов в произведении (СВП): | 67126 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.49 |
| СДП диалога, знаков: | 40.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10092 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8541 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1551 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1378.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3237.33 | —> 1355-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15279 (22.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51847 (77.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14386 (27.75%) |
| Прилагательное | 6090 (11.75%) |
| Глагол | 12771 (24.63%) |
| Местоимение-существительное | 3260 (6.29%) |
| Местоименное прилагательное | 2125 (4.10%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 558 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.23%) |
| Наречие | 3498 (6.75%) |
| Предикатив | 463 (0.89%) |
| Предлог | 6275 (12.10%) |
| Союз | 6393 (12.33%) |
| Междометие | 756 (1.46%) |
| Вводное слово | 223 (0.43%) |
| Частица | 4390 (8.47%) |
| Причастие | 929 (1.79%) |
| Деепричастие | 351 (0.68%) |
| Служебных слов: | 23789 (45.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.05 |
| . точка | 60.39 |
| - тире | 45.33 |
| ! восклицательный знак | 8.43 |
| ? вопросительный знак | 10.46 |
| ... многоточие | 35.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 10.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 6.84 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 2.58 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 4.89 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
