Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 474830 |
| Слов в произведении (СВП): | 68537 |
| Приблизительно страниц: | 237 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.53 |
| СДП диалога, знаков: | 44.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8919 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8482 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 437 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1222.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2833.42 | —> 5924-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14517 (21.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54020 (78.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17598 (32.58%) |
| Прилагательное | 5873 (10.87%) |
| Глагол | 13341 (24.70%) |
| Местоимение-существительное | 4563 (8.45%) |
| Местоименное прилагательное | 2754 (5.10%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 567 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 139 (0.26%) |
| Наречие | 3255 (6.03%) |
| Предикатив | 463 (0.86%) |
| Предлог | 6433 (11.91%) |
| Союз | 6163 (11.41%) |
| Междометие | 880 (1.63%) |
| Вводное слово | 141 (0.26%) |
| Частица | 3883 (7.19%) |
| Причастие | 934 (1.73%) |
| Деепричастие | 156 (0.29%) |
| Служебных слов: | 24983 (46.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.39 |
| . точка | 84.70 |
| - тире | 36.43 |
| ! восклицательный знак | 1.34 |
| ? вопросительный знак | 10.05 |
| ... многоточие | 4.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 6.67 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 7.57 |
| ; точка с запятой | 1.40 |
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».
