Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 407248 |
| Слов в произведении (СВП): | 59632 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.82 |
| СДП диалога, знаков: | 39.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10190 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9008 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1182 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1376.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3320.72 | —> 927-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13101 (21.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46531 (78.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14751 (31.70%) |
| Прилагательное | 5667 (12.18%) |
| Глагол | 9552 (20.53%) |
| Местоимение-существительное | 3176 (6.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2125 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 746 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.32%) |
| Наречие | 2895 (6.22%) |
| Предикатив | 422 (0.91%) |
| Предлог | 5691 (12.23%) |
| Союз | 4862 (10.45%) |
| Междометие | 684 (1.47%) |
| Вводное слово | 115 (0.25%) |
| Частица | 3651 (7.85%) |
| Причастие | 1865 (4.01%) |
| Деепричастие | 234 (0.50%) |
| Служебных слов: | 20542 (44.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.98 |
| . точка | 82.39 |
| - тире | 17.32 |
| ! восклицательный знак | 2.36 |
| ? вопросительный знак | 13.68 |
| ... многоточие | 17.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.96 |
| " кавычка | 11.91 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
