Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 475633 |
| Слов в произведении (СВП): | 69330 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.2 |
| СДП диалога, знаков: | 61.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8330 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7476 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 854 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2690.11 | —> 8173-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16723 (24.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52607 (75.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16918 (32.16%) |
| Прилагательное | 5503 (10.46%) |
| Глагол | 11103 (21.11%) |
| Местоимение-существительное | 5772 (10.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3424 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1058 (2.01%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.36%) |
| Наречие | 3105 (5.90%) |
| Предикатив | 472 (0.90%) |
| Предлог | 6991 (13.29%) |
| Союз | 5518 (10.49%) |
| Междометие | 1097 (2.09%) |
| Вводное слово | 207 (0.39%) |
| Частица | 4261 (8.10%) |
| Причастие | 1420 (2.70%) |
| Деепричастие | 216 (0.41%) |
| Служебных слов: | 27490 (52.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.71 |
| . точка | 65.21 |
| - тире | 36.78 |
| ! восклицательный знак | 8.35 |
| ? вопросительный знак | 11.34 |
| ... многоточие | 10.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 8.50 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 2.94 |
| ; точка с запятой | 0.94 |
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».
