Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485676 |
| Слов в произведении (СВП): | 69656 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.23 |
| СДП диалога, знаков: | 64.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10139 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9397 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 742 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1305.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3077.12 | —> 2712-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16262 (23.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53394 (76.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16219 (30.38%) |
| Прилагательное | 7653 (14.33%) |
| Глагол | 11516 (21.57%) |
| Местоимение-существительное | 4404 (8.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3059 (5.73%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 673 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.30%) |
| Наречие | 3668 (6.87%) |
| Предикатив | 549 (1.03%) |
| Предлог | 6909 (12.94%) |
| Союз | 5333 (9.99%) |
| Междометие | 944 (1.77%) |
| Вводное слово | 187 (0.35%) |
| Частица | 4750 (8.90%) |
| Причастие | 1341 (2.51%) |
| Деепричастие | 237 (0.44%) |
| Служебных слов: | 25849 (48.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.88 |
| . точка | 48.74 |
| - тире | 27.08 |
| ! восклицательный знак | 3.60 |
| ? вопросительный знак | 8.01 |
| ... многоточие | 19.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 7.58 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 5.25 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
