Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472585 |
| Слов в произведении (СВП): | 61398 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.56 |
| СДП диалога, знаков: | 58.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10833 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9823 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1010 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1510.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3643.94 | —> 137-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11280 (18.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50118 (81.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18365 (36.64%) |
| Прилагательное | 6766 (13.50%) |
| Глагол | 10247 (20.45%) |
| Местоимение-существительное | 2827 (5.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2513 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 598 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.31%) |
| Наречие | 2517 (5.02%) |
| Предикатив | 376 (0.75%) |
| Предлог | 5777 (11.53%) |
| Союз | 3687 (7.36%) |
| Междометие | 727 (1.45%) |
| Вводное слово | 224 (0.45%) |
| Частица | 2886 (5.76%) |
| Причастие | 1393 (2.78%) |
| Деепричастие | 156 (0.31%) |
| Служебных слов: | 18805 (37.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.28 |
| . точка | 77.64 |
| - тире | 24.12 |
| ! восклицательный знак | 1.61 |
| ? вопросительный знак | 4.98 |
| ... многоточие | 5.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 15.81 |
| () скобки | 2.22 |
| : двоеточие | 11.71 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
