Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 479898 |
| Слов в произведении (СВП): | 68420 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.93 |
| СДП диалога, знаков: | 36.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10803 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9736 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1067 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3137.09 | —> 2091-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16534 (24.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51886 (75.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16520 (31.84%) |
| Прилагательное | 6685 (12.88%) |
| Глагол | 11104 (21.40%) |
| Местоимение-существительное | 4174 (8.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3116 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1347 (2.60%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.44%) |
| Наречие | 3415 (6.58%) |
| Предикатив | 628 (1.21%) |
| Предлог | 5777 (11.13%) |
| Союз | 5398 (10.40%) |
| Междометие | 1273 (2.45%) |
| Вводное слово | 253 (0.49%) |
| Частица | 4346 (8.38%) |
| Причастие | 726 (1.40%) |
| Деепричастие | 196 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24546 (47.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.05 |
| . точка | 95.47 |
| - тире | 39.52 |
| ! восклицательный знак | 4.98 |
| ? вопросительный знак | 9.82 |
| ... многоточие | 8.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.80 |
| " кавычка | 6.12 |
| () скобки | 0.83 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; точка с запятой | 1.13 |
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».
