Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 483058 |
| Слов в произведении (СВП): | 71561 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.3 |
| СДП диалога, знаков: | 37.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7466 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7134 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 332 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2473.16 | —> 10717-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17865 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53696 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16732 (31.16%) |
| Прилагательное | 6361 (11.85%) |
| Глагол | 13485 (25.11%) |
| Местоимение-существительное | 3936 (7.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3172 (5.91%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 638 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.53%) |
| Наречие | 3857 (7.18%) |
| Предикатив | 715 (1.33%) |
| Предлог | 7112 (13.24%) |
| Союз | 6187 (11.52%) |
| Междометие | 1075 (2.00%) |
| Вводное слово | 280 (0.52%) |
| Частица | 4626 (8.62%) |
| Причастие | 1326 (2.47%) |
| Деепричастие | 222 (0.41%) |
| Служебных слов: | 26615 (49.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.40 |
| . точка | 72.47 |
| - тире | 22.72 |
| ! восклицательный знак | 7.34 |
| ? вопросительный знак | 11.03 |
| ... многоточие | 9.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.72 |
| " кавычка | 7.22 |
| () скобки | 0.95 |
| : двоеточие | 9.10 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
