Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 421200 |
| Слов в произведении (СВП): | 64226 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.78 |
| СДП диалога, знаков: | 35.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8848 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8285 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 563 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2780.45 | —> 6748-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16681 (25.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47545 (74.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14708 (30.93%) |
| Прилагательное | 5726 (12.04%) |
| Глагол | 10719 (22.55%) |
| Местоимение-существительное | 4257 (8.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3360 (7.07%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 774 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.32%) |
| Наречие | 3090 (6.50%) |
| Предикатив | 479 (1.01%) |
| Предлог | 5727 (12.05%) |
| Союз | 6793 (14.29%) |
| Междометие | 1155 (2.43%) |
| Вводное слово | 183 (0.38%) |
| Частица | 4694 (9.87%) |
| Причастие | 702 (1.48%) |
| Деепричастие | 145 (0.30%) |
| Служебных слов: | 26324 (55.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.07 |
| . точка | 117.04 |
| - тире | 22.93 |
| ! восклицательный знак | 4.11 |
| ? вопросительный знак | 13.13 |
| ... многоточие | 4.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 9.06 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.59 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
