Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 481853 |
| Слов в произведении (СВП): | 67284 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.37 |
| СДП диалога, знаков: | 52.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 64.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8600 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8199 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 401 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2808.45 | —> 6303-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14517 (21.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52767 (78.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17245 (32.68%) |
| Прилагательное | 5380 (10.20%) |
| Глагол | 12623 (23.92%) |
| Местоимение-существительное | 4690 (8.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2495 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 716 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.33%) |
| Наречие | 2523 (4.78%) |
| Предикатив | 472 (0.89%) |
| Предлог | 6947 (13.17%) |
| Союз | 5824 (11.04%) |
| Междометие | 1087 (2.06%) |
| Вводное слово | 121 (0.23%) |
| Частица | 4503 (8.53%) |
| Причастие | 1025 (1.94%) |
| Деепричастие | 104 (0.20%) |
| Служебных слов: | 25787 (48.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.91 |
| . точка | 81.70 |
| - тире | 50.84 |
| ! восклицательный знак | 8.56 |
| ? вопросительный знак | 15.64 |
| ... многоточие | 4.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 6.02 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 7.00 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
