Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 481295 |
| Слов в произведении (СВП): | 70011 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.39 |
| СДП диалога, знаков: | 46.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8224 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7858 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 366 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2632.77 | —> 8954-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17559 (25.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52452 (74.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15722 (29.97%) |
| Прилагательное | 5071 (9.67%) |
| Глагол | 12977 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 5290 (10.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3088 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 712 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.32%) |
| Наречие | 3681 (7.02%) |
| Предикатив | 529 (1.01%) |
| Предлог | 6862 (13.08%) |
| Союз | 5779 (11.02%) |
| Междометие | 1229 (2.34%) |
| Вводное слово | 251 (0.48%) |
| Частица | 5113 (9.75%) |
| Причастие | 891 (1.70%) |
| Деепричастие | 274 (0.52%) |
| Служебных слов: | 27896 (53.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.62 |
| . точка | 76.05 |
| - тире | 39.48 |
| ! восклицательный знак | 6.43 |
| ? вопросительный знак | 15.18 |
| ... многоточие | 8.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.96 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 14.61 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 5.06 |
| ; точка с запятой | 0.50 |
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».
