Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 421276 |
| Слов в произведении (СВП): | 62157 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.11 |
| СДП диалога, знаков: | 38.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10305 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9094 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1211 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1394.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3315.54 | —> 949-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13829 (22.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48328 (77.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15255 (31.57%) |
| Прилагательное | 5533 (11.45%) |
| Глагол | 10898 (22.55%) |
| Местоимение-существительное | 3282 (6.79%) |
| Местоименное прилагательное | 2069 (4.28%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 724 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.29%) |
| Наречие | 3122 (6.46%) |
| Предикатив | 435 (0.90%) |
| Предлог | 5972 (12.36%) |
| Союз | 4981 (10.31%) |
| Междометие | 775 (1.60%) |
| Вводное слово | 202 (0.42%) |
| Частица | 4134 (8.55%) |
| Причастие | 1821 (3.77%) |
| Деепричастие | 310 (0.64%) |
| Служебных слов: | 21729 (44.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.17 |
| . точка | 102.69 |
| - тире | 20.74 |
| ! восклицательный знак | 3.56 |
| ? вопросительный знак | 13.03 |
| ... многоточие | 6.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 8.04 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
