Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 469541 |
| Слов в произведении (СВП): | 71870 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.98 |
| СДП диалога, знаков: | 34.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8885 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8002 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 883 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2703.50 | —> 7974-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17891 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53979 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16958 (31.42%) |
| Прилагательное | 5550 (10.28%) |
| Глагол | 13577 (25.15%) |
| Местоимение-существительное | 4237 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3024 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 869 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.31%) |
| Наречие | 3453 (6.40%) |
| Предикатив | 576 (1.07%) |
| Предлог | 6212 (11.51%) |
| Союз | 7078 (13.11%) |
| Междометие | 1402 (2.60%) |
| Вводное слово | 189 (0.35%) |
| Частица | 5428 (10.06%) |
| Причастие | 741 (1.37%) |
| Деепричастие | 233 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27813 (51.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.40 |
| . точка | 116.85 |
| - тире | 40.23 |
| ! восклицательный знак | 10.91 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 9.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 4.05 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 8.88 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
