Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 427290 |
| Слов в произведении (СВП): | 60918 |
| Приблизительно страниц: | 217 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.7 |
| СДП диалога, знаков: | 50.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8553 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8006 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 547 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1265.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2892.52 | —> 5072-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13918 (22.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47000 (77.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14271 (30.36%) |
| Прилагательное | 6112 (13.00%) |
| Глагол | 10734 (22.84%) |
| Местоимение-существительное | 5025 (10.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2781 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 668 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.22%) |
| Наречие | 3056 (6.50%) |
| Предикатив | 490 (1.04%) |
| Предлог | 5897 (12.55%) |
| Союз | 4081 (8.68%) |
| Междометие | 917 (1.95%) |
| Вводное слово | 258 (0.55%) |
| Частица | 3237 (6.89%) |
| Причастие | 1218 (2.59%) |
| Деепричастие | 151 (0.32%) |
| Служебных слов: | 22358 (47.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.08 |
| . точка | 70.77 |
| - тире | 33.29 |
| ! восклицательный знак | 4.55 |
| ? вопросительный знак | 12.54 |
| ... многоточие | 9.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 9.50 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.69 |
| ; точка с запятой | 0.39 |
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».
