Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 484962 |
| Слов в произведении (СВП): | 73282 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.01 |
| СДП диалога, знаков: | 42.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8771 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8270 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 501 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2684.96 | —> 8262-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19682 (26.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53600 (73.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16117 (30.07%) |
| Прилагательное | 6224 (11.61%) |
| Глагол | 12764 (23.81%) |
| Местоимение-существительное | 6557 (12.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3375 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 814 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 212 (0.40%) |
| Наречие | 3823 (7.13%) |
| Предикатив | 723 (1.35%) |
| Предлог | 6845 (12.77%) |
| Союз | 6426 (11.99%) |
| Междометие | 1338 (2.50%) |
| Вводное слово | 268 (0.50%) |
| Частица | 5238 (9.77%) |
| Причастие | 1128 (2.10%) |
| Деепричастие | 174 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30234 (56.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.12 |
| . точка | 83.36 |
| - тире | 19.01 |
| ! восклицательный знак | 9.57 |
| ? вопросительный знак | 13.92 |
| ... многоточие | 8.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.11 |
| " кавычка | 11.82 |
| () скобки | 1.26 |
| : двоеточие | 4.23 |
| ; 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».
