Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474920 |
| Слов в произведении (СВП): | 69079 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.31 |
| СДП диалога, знаков: | 45.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9605 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8948 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 657 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1284.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3003.70 | —> 3537-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14394 (20.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54685 (79.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18514 (33.86%) |
| Прилагательное | 5752 (10.52%) |
| Глагол | 12812 (23.43%) |
| Местоимение-существительное | 5107 (9.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3209 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 732 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.28%) |
| Наречие | 2626 (4.80%) |
| Предикатив | 561 (1.03%) |
| Предлог | 6323 (11.56%) |
| Союз | 4187 (7.66%) |
| Междометие | 956 (1.75%) |
| Вводное слово | 149 (0.27%) |
| Частица | 3568 (6.52%) |
| Причастие | 926 (1.69%) |
| Деепричастие | 108 (0.20%) |
| Служебных слов: | 23611 (43.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.07 |
| . точка | 89.27 |
| - тире | 37.35 |
| ! восклицательный знак | 5.79 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 7.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
| " кавычка | 6.86 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 4.17 |
| ; 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».
