Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463429 |
| Слов в произведении (СВП): | 65410 |
| Приблизительно страниц: | 232 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.46 |
| СДП диалога, знаков: | 43.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7871 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7357 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 514 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2699.79 | —> 8019-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16042 (24.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49368 (75.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13833 (28.02%) |
| Прилагательное | 5946 (12.04%) |
| Глагол | 12076 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 5396 (10.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2533 (5.13%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 501 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.21%) |
| Наречие | 3437 (6.96%) |
| Предикатив | 532 (1.08%) |
| Предлог | 6049 (12.25%) |
| Союз | 6210 (12.58%) |
| Междометие | 1163 (2.36%) |
| Вводное слово | 256 (0.52%) |
| Частица | 4324 (8.76%) |
| Причастие | 816 (1.65%) |
| Деепричастие | 212 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26150 (52.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.23 |
| . точка | 95.58 |
| - тире | 34.80 |
| ! восклицательный знак | 12.25 |
| ? вопросительный знак | 15.24 |
| ... многоточие | 5.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.57 |
| " кавычка | 5.35 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.47 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
