Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462780 |
| Слов в произведении (СВП): | 68922 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.59 |
| СДП диалога, знаков: | 40.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8634 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8115 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2638.15 | —> 8889-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17833 (25.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51089 (74.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16247 (31.80%) |
| Прилагательное | 6001 (11.75%) |
| Глагол | 12658 (24.78%) |
| Местоимение-существительное | 4646 (9.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3438 (6.73%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 782 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.29%) |
| Наречие | 3345 (6.55%) |
| Предикатив | 588 (1.15%) |
| Предлог | 6047 (11.84%) |
| Союз | 5860 (11.47%) |
| Междометие | 1148 (2.25%) |
| Вводное слово | 211 (0.41%) |
| Частица | 5264 (10.30%) |
| Причастие | 1051 (2.06%) |
| Деепричастие | 162 (0.32%) |
| Служебных слов: | 26786 (52.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.47 |
| . точка | 104.60 |
| - тире | 10.58 |
| ! восклицательный знак | 3.40 |
| ? вопросительный знак | 9.66 |
| ... многоточие | 1.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.65 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 7.75 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 0.52 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
