Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487366 |
| Слов в произведении (СВП): | 67472 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.75 |
| СДП диалога, знаков: | 67.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9362 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8901 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1318.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3068.19 | —> 2794-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16829 (24.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50643 (75.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15436 (30.48%) |
| Прилагательное | 8157 (16.11%) |
| Глагол | 10924 (21.57%) |
| Местоимение-существительное | 4727 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3083 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 645 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.25%) |
| Наречие | 3449 (6.81%) |
| Предикатив | 528 (1.04%) |
| Предлог | 5957 (11.76%) |
| Союз | 5684 (11.22%) |
| Междометие | 1152 (2.27%) |
| Вводное слово | 266 (0.53%) |
| Частица | 4778 (9.43%) |
| Причастие | 1196 (2.36%) |
| Деепричастие | 133 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25797 (50.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.94 |
| . точка | 69.36 |
| - тире | 25.95 |
| ! восклицательный знак | 7.07 |
| ? вопросительный знак | 9.80 |
| ... многоточие | 5.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.14 |
| " кавычка | 6.27 |
| () скобки | 1.05 |
| : двоеточие | 1.10 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
