Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 462744 |
| Слов в произведении (СВП): | 63379 |
| Приблизительно страниц: | 229 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.93 |
| СДП диалога, знаков: | 39.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6787 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6458 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 329 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2504.04 | —> 10433-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13640 (21.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49739 (78.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13979 (28.10%) |
| Прилагательное | 5896 (11.85%) |
| Глагол | 13401 (26.94%) |
| Местоимение-существительное | 4504 (9.06%) |
| Местоименное прилагательное | 2312 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 500 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.28%) |
| Наречие | 2843 (5.72%) |
| Предикатив | 607 (1.22%) |
| Предлог | 5392 (10.84%) |
| Союз | 5610 (11.28%) |
| Междометие | 1242 (2.50%) |
| Вводное слово | 115 (0.23%) |
| Частица | 3462 (6.96%) |
| Причастие | 898 (1.81%) |
| Деепричастие | 128 (0.26%) |
| Служебных слов: | 22771 (45.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.76 |
| . точка | 80.77 |
| - тире | 49.43 |
| ! восклицательный знак | 14.18 |
| ? вопросительный знак | 17.17 |
| ... многоточие | 4.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 5.96 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 11.31 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
