Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 468166 |
| Слов в произведении (СВП): | 68741 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.81 |
| СДП диалога, знаков: | 57.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10803 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9934 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 869 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3303.60 | —> 1001-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16624 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52117 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17699 (33.96%) |
| Прилагательное | 6449 (12.37%) |
| Глагол | 11717 (22.48%) |
| Местоимение-существительное | 3475 (6.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2385 (4.58%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 821 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.31%) |
| Наречие | 3118 (5.98%) |
| Предикатив | 469 (0.90%) |
| Предлог | 6653 (12.77%) |
| Союз | 6118 (11.74%) |
| Междометие | 1404 (2.69%) |
| Вводное слово | 192 (0.37%) |
| Частица | 4801 (9.21%) |
| Причастие | 1302 (2.50%) |
| Деепричастие | 295 (0.57%) |
| Служебных слов: | 25337 (48.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.62 |
| . точка | 69.90 |
| - тире | 11.20 |
| ! восклицательный знак | 1.18 |
| ? вопросительный знак | 4.51 |
| ... многоточие | 0.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 2.79 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 1.98 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
