Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 458627 |
| Слов в произведении (СВП): | 68745 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.02 |
| СДП диалога, знаков: | 44.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9958 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8868 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1090 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1320.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3070.15 | —> 2773-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13312 (19.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55433 (80.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20053 (36.18%) |
| Прилагательное | 6150 (11.09%) |
| Глагол | 11793 (21.27%) |
| Местоимение-существительное | 3883 (7.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2493 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 592 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.23%) |
| Наречие | 2219 (4.00%) |
| Предикатив | 417 (0.75%) |
| Предлог | 6891 (12.43%) |
| Союз | 5809 (10.48%) |
| Междометие | 1192 (2.15%) |
| Вводное слово | 145 (0.26%) |
| Частица | 3373 (6.08%) |
| Причастие | 932 (1.68%) |
| Деепричастие | 147 (0.27%) |
| Служебных слов: | 23942 (43.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.47 |
| . точка | 73.85 |
| - тире | 28.51 |
| ! восклицательный знак | 12.44 |
| ? вопросительный знак | 10.33 |
| ... многоточие | 6.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.74 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 6.15 |
| ; точка с запятой | 1.21 |
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».
