Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 432240 |
| Слов в произведении (СВП): | 61611 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.08 |
| СДП диалога, знаков: | 66.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9279 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8763 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 516 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3084.98 | —> 2627-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13958 (22.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47653 (77.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16188 (33.97%) |
| Прилагательное | 6240 (13.09%) |
| Глагол | 10206 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 3768 (7.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3044 (6.39%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 515 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.21%) |
| Наречие | 2784 (5.84%) |
| Предикатив | 547 (1.15%) |
| Предлог | 5967 (12.52%) |
| Союз | 4975 (10.44%) |
| Междометие | 1110 (2.33%) |
| Вводное слово | 180 (0.38%) |
| Частица | 3742 (7.85%) |
| Причастие | 999 (2.10%) |
| Деепричастие | 200 (0.42%) |
| Служебных слов: | 23002 (48.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.78 |
| . точка | 55.25 |
| - тире | 24.74 |
| ! восклицательный знак | 10.39 |
| ? вопросительный знак | 7.86 |
| ... многоточие | 10.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 6.67 |
| () скобки | 1.28 |
| : двоеточие | 4.30 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
