Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 478272 |
| Слов в произведении (СВП): | 69715 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.04 |
| СДП диалога, знаков: | 42.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11970 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11055 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 915 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1410.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3452.84 | —> 438-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16055 (23.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53660 (76.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19639 (36.60%) |
| Прилагательное | 7068 (13.17%) |
| Глагол | 11471 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 3516 (6.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2556 (4.76%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 871 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.29%) |
| Наречие | 2668 (4.97%) |
| Предикатив | 450 (0.84%) |
| Предлог | 7001 (13.05%) |
| Союз | 5555 (10.35%) |
| Междометие | 965 (1.80%) |
| Вводное слово | 175 (0.33%) |
| Частица | 4448 (8.29%) |
| Причастие | 1592 (2.97%) |
| Деепричастие | 239 (0.45%) |
| Служебных слов: | 24462 (45.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.92 |
| . точка | 80.77 |
| - тире | 24.47 |
| ! восклицательный знак | 7.36 |
| ? вопросительный знак | 8.71 |
| ... многоточие | 12.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 23.42 |
| () скобки | 1.56 |
| : двоеточие | 1.75 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
