Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435037 |
| Слов в произведении (СВП): | 62074 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.41 |
| СДП диалога, знаков: | 46.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7246 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6819 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 427 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1111.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2478.37 | —> 10674-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14618 (23.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47456 (76.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14635 (30.84%) |
| Прилагательное | 5462 (11.51%) |
| Глагол | 12053 (25.40%) |
| Местоимение-существительное | 5187 (10.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2655 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 802 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.34%) |
| Наречие | 2537 (5.35%) |
| Предикатив | 371 (0.78%) |
| Предлог | 5725 (12.06%) |
| Союз | 5118 (10.78%) |
| Междометие | 859 (1.81%) |
| Вводное слово | 121 (0.25%) |
| Частица | 4007 (8.44%) |
| Причастие | 833 (1.76%) |
| Деепричастие | 253 (0.53%) |
| Служебных слов: | 23932 (50.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.62 |
| . точка | 82.24 |
| - тире | 40.08 |
| ! восклицательный знак | 21.70 |
| ? вопросительный знак | 8.86 |
| ... многоточие | 2.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.56 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.67 |
| " кавычка | 11.47 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 2.72 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
