Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 482486 |
| Слов в произведении (СВП): | 70953 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.64 |
| СДП диалога, знаков: | 69.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9199 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8587 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 612 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2795.64 | —> 6504-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19394 (27.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51559 (72.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16586 (32.17%) |
| Прилагательное | 6036 (11.71%) |
| Глагол | 11120 (21.57%) |
| Местоимение-существительное | 4729 (9.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3385 (6.57%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1071 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 427 (0.83%) |
| Наречие | 4271 (8.28%) |
| Предикатив | 695 (1.35%) |
| Предлог | 6931 (13.44%) |
| Союз | 6502 (12.61%) |
| Междометие | 1292 (2.51%) |
| Вводное слово | 457 (0.89%) |
| Частица | 5210 (10.10%) |
| Причастие | 990 (1.92%) |
| Деепричастие | 152 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28662 (55.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.30 |
| . точка | 65.85 |
| - тире | 17.14 |
| ! восклицательный знак | 3.34 |
| ? вопросительный знак | 7.58 |
| ... многоточие | 1.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 6.62 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 1.80 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
