Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 467270 |
| Слов в произведении (СВП): | 68838 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.53 |
| СДП диалога, знаков: | 47.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10731 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9948 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 783 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3211.90 | —> 1523-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15213 (22.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53625 (77.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17293 (32.25%) |
| Прилагательное | 6381 (11.90%) |
| Глагол | 11620 (21.67%) |
| Местоимение-существительное | 4650 (8.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2707 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 719 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.30%) |
| Наречие | 3313 (6.18%) |
| Предикатив | 587 (1.09%) |
| Предлог | 6758 (12.60%) |
| Союз | 5391 (10.05%) |
| Междометие | 1127 (2.10%) |
| Вводное слово | 274 (0.51%) |
| Частица | 4672 (8.71%) |
| Причастие | 1501 (2.80%) |
| Деепричастие | 165 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25754 (48.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.99 |
| . точка | 68.86 |
| - тире | 17.40 |
| ! восклицательный знак | 3.68 |
| ? вопросительный знак | 7.71 |
| ... многоточие | 21.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.39 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 14.38 |
| () скобки | 1.79 |
| : двоеточие | 8.15 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
