Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 473993 |
| Слов в произведении (СВП): | 66275 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.36 |
| СДП диалога, знаков: | 39.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10453 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9791 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 662 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3210.88 | —> 1532-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13991 (21.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52284 (78.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18439 (35.27%) |
| Прилагательное | 6095 (11.66%) |
| Глагол | 12032 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 4016 (7.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2082 (3.98%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 681 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.24%) |
| Наречие | 2663 (5.09%) |
| Предикатив | 479 (0.92%) |
| Предлог | 6052 (11.58%) |
| Союз | 5280 (10.10%) |
| Междометие | 986 (1.89%) |
| Вводное слово | 253 (0.48%) |
| Частица | 3998 (7.65%) |
| Причастие | 1104 (2.11%) |
| Деепричастие | 187 (0.36%) |
| Служебных слов: | 22869 (43.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.27 |
| . точка | 94.09 |
| - тире | 46.64 |
| ! восклицательный знак | 9.34 |
| ? вопросительный знак | 10.68 |
| ... многоточие | 6.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 13.16 |
| () скобки | 1.10 |
| : двоеточие | 4.87 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
