Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 470383 |
| Слов в произведении (СВП): | 65688 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.56 |
| СДП диалога, знаков: | 70.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7694 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7433 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2701.47 | —> 7999-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15597 (23.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50091 (76.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16405 (32.75%) |
| Прилагательное | 6863 (13.70%) |
| Глагол | 11017 (21.99%) |
| Местоимение-существительное | 4417 (8.82%) |
| Местоименное прилагательное | 3450 (6.89%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1107 (2.21%) |
| Числительное (порядковое) | 184 (0.37%) |
| Наречие | 3312 (6.61%) |
| Предикатив | 447 (0.89%) |
| Предлог | 6477 (12.93%) |
| Союз | 4447 (8.88%) |
| Междометие | 926 (1.85%) |
| Вводное слово | 164 (0.33%) |
| Частица | 4161 (8.31%) |
| Причастие | 1550 (3.09%) |
| Деепричастие | 192 (0.38%) |
| Служебных слов: | 24240 (48.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.42 |
| . точка | 66.33 |
| - тире | 24.77 |
| ! восклицательный знак | 0.69 |
| ? вопросительный знак | 4.31 |
| ... многоточие | 6.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 7.08 |
| () скобки | 1.75 |
| : двоеточие | 2.76 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
