Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462092 |
| Слов в произведении (СВП): | 68654 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.77 |
| СДП диалога, знаков: | 42.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8022 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7657 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 365 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2670.03 | —> 8487-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16206 (23.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52448 (76.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13865 (26.44%) |
| Прилагательное | 5906 (11.26%) |
| Глагол | 14446 (27.54%) |
| Местоимение-существительное | 6297 (12.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2302 (4.39%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 499 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.20%) |
| Наречие | 3507 (6.69%) |
| Предикатив | 514 (0.98%) |
| Предлог | 5991 (11.42%) |
| Союз | 6113 (11.66%) |
| Междометие | 1164 (2.22%) |
| Вводное слово | 240 (0.46%) |
| Частица | 5050 (9.63%) |
| Причастие | 805 (1.53%) |
| Деепричастие | 163 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27329 (52.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.45 |
| . точка | 86.54 |
| - тире | 34.46 |
| ! восклицательный знак | 13.43 |
| ? вопросительный знак | 13.47 |
| ... многоточие | 5.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 4.22 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
