Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 445318 |
| Слов в произведении (СВП): | 65566 |
| Приблизительно страниц: | 231 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.69 |
| СДП диалога, знаков: | 37.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9711 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9126 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 585 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3060.96 | —> 2858-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14405 (21.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51161 (78.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15644 (30.58%) |
| Прилагательное | 5771 (11.28%) |
| Глагол | 12777 (24.97%) |
| Местоимение-существительное | 5018 (9.81%) |
| Местоименное прилагательное | 2682 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 675 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.26%) |
| Наречие | 2782 (5.44%) |
| Предикатив | 509 (0.99%) |
| Предлог | 5922 (11.58%) |
| Союз | 4745 (9.27%) |
| Междометие | 1151 (2.25%) |
| Вводное слово | 159 (0.31%) |
| Частица | 4034 (7.88%) |
| Причастие | 858 (1.68%) |
| Деепричастие | 164 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23886 (46.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.74 |
| . точка | 89.33 |
| - тире | 27.73 |
| ! восклицательный знак | 22.21 |
| ? вопросительный знак | 16.12 |
| ... многоточие | 7.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.69 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 8.98 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 3.16 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
