Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 463496 |
| Слов в произведении (СВП): | 68174 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.19 |
| СДП диалога, знаков: | 39.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8571 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7876 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 695 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2738.61 | —> 7430-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16182 (23.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51992 (76.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17209 (33.10%) |
| Прилагательное | 5472 (10.52%) |
| Глагол | 11528 (22.17%) |
| Местоимение-существительное | 4063 (7.81%) |
| Местоименное прилагательное | 2900 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.45%) |
| Наречие | 3696 (7.11%) |
| Предикатив | 580 (1.12%) |
| Предлог | 6880 (13.23%) |
| Союз | 5722 (11.01%) |
| Междометие | 1031 (1.98%) |
| Вводное слово | 304 (0.58%) |
| Частица | 4689 (9.02%) |
| Причастие | 1019 (1.96%) |
| Деепричастие | 208 (0.40%) |
| Служебных слов: | 25818 (49.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.91 |
| . точка | 89.21 |
| - тире | 22.44 |
| ! восклицательный знак | 14.74 |
| ? вопросительный знак | 10.69 |
| ... многоточие | 12.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.94 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.76 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 20.43 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 4.77 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
