Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470354 |
| Слов в произведении (СВП): | 67300 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.86 |
| СДП диалога, знаков: | 32.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12501 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9800 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1222.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3024.34 | —> 3300-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14367 (21.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52933 (78.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17350 (32.78%) |
| Прилагательное | 6219 (11.75%) |
| Глагол | 11710 (22.12%) |
| Местоимение-существительное | 5086 (9.61%) |
| Местоименное прилагательное | 1797 (3.39%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 652 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.26%) |
| Наречие | 2471 (4.67%) |
| Предикатив | 441 (0.83%) |
| Предлог | 5566 (10.52%) |
| Союз | 5666 (10.70%) |
| Междометие | 703 (1.33%) |
| Вводное слово | 187 (0.35%) |
| Частица | 3724 (7.04%) |
| Причастие | 929 (1.76%) |
| Деепричастие | 146 (0.28%) |
| Служебных слов: | 22882 (43.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.42 |
| . точка | 90.43 |
| - тире | 22.60 |
| ! восклицательный знак | 12.70 |
| ? вопросительный знак | 13.14 |
| ... многоточие | 15.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 3.77 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 9.55 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
