Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446094 |
| Слов в произведении (СВП): | 63958 |
| Приблизительно страниц: | 224 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.59 |
| СДП диалога, знаков: | 47.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7474 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7197 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2664.97 | —> 8546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14500 (22.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49458 (77.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15769 (31.88%) |
| Прилагательное | 5551 (11.22%) |
| Глагол | 12687 (25.65%) |
| Местоимение-существительное | 4711 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2745 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 447 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.19%) |
| Наречие | 3219 (6.51%) |
| Предикатив | 535 (1.08%) |
| Предлог | 5873 (11.87%) |
| Союз | 5642 (11.41%) |
| Междометие | 816 (1.65%) |
| Вводное слово | 112 (0.23%) |
| Частица | 3746 (7.57%) |
| Причастие | 755 (1.53%) |
| Деепричастие | 144 (0.29%) |
| Служебных слов: | 23799 (48.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.15 |
| . точка | 86.89 |
| - тире | 34.21 |
| ! восклицательный знак | 3.17 |
| ? вопросительный знак | 9.46 |
| ... многоточие | 3.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.21 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 9.24 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
