Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 391526 |
| Слов в произведении (СВП): | 56476 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.4 |
| СДП диалога, знаков: | 55.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8434 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7859 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 575 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2841.15 | —> 5803-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13581 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42895 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13796 (32.16%) |
| Прилагательное | 5510 (12.85%) |
| Глагол | 9175 (21.39%) |
| Местоимение-существительное | 3680 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2700 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 613 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.32%) |
| Наречие | 2844 (6.63%) |
| Предикатив | 373 (0.87%) |
| Предлог | 5947 (13.86%) |
| Союз | 4525 (10.55%) |
| Междометие | 762 (1.78%) |
| Вводное слово | 159 (0.37%) |
| Частица | 3299 (7.69%) |
| Причастие | 1381 (3.22%) |
| Деепричастие | 200 (0.47%) |
| Служебных слов: | 21281 (49.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.51 |
| . точка | 80.92 |
| - тире | 24.81 |
| ! восклицательный знак | 2.11 |
| ? вопросительный знак | 6.30 |
| ... многоточие | 4.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 17.53 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 1.91 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
