Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446870 |
| Слов в произведении (СВП): | 69722 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.25 |
| СДП диалога, знаков: | 48.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7335 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6844 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 491 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1065.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2359.29 | —> 11433-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19657 (28.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50065 (71.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15354 (30.67%) |
| Прилагательное | 4378 (8.74%) |
| Глагол | 14282 (28.53%) |
| Местоимение-существительное | 6136 (12.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2726 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1132 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.38%) |
| Наречие | 4021 (8.03%) |
| Предикатив | 636 (1.27%) |
| Предлог | 6151 (12.29%) |
| Союз | 6433 (12.85%) |
| Междометие | 1235 (2.47%) |
| Вводное слово | 258 (0.52%) |
| Частица | 5361 (10.71%) |
| Причастие | 484 (0.97%) |
| Деепричастие | 165 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28476 (56.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 159.07 |
| . точка | 87.07 |
| - тире | 17.43 |
| ! восклицательный знак | 7.40 |
| ? вопросительный знак | 12.49 |
| ... многоточие | 4.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 5.79 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.92 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
