Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 429334 |
| Слов в произведении (СВП): | 60779 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.22 |
| СДП диалога, знаков: | 45.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7475 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 530 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.32 | —> 7823-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13826 (22.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46953 (77.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15022 (31.99%) |
| Прилагательное | 4561 (9.71%) |
| Глагол | 12222 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 4820 (10.27%) |
| Местоименное прилагательное | 1955 (4.16%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 402 (0.86%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.28%) |
| Наречие | 2295 (4.89%) |
| Предикатив | 514 (1.09%) |
| Предлог | 5883 (12.53%) |
| Союз | 5366 (11.43%) |
| Междометие | 1058 (2.25%) |
| Вводное слово | 141 (0.30%) |
| Частица | 3803 (8.10%) |
| Причастие | 487 (1.04%) |
| Деепричастие | 98 (0.21%) |
| Служебных слов: | 23136 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.04 |
| . точка | 84.19 |
| - тире | 38.47 |
| ! восклицательный знак | 16.88 |
| ? вопросительный знак | 16.39 |
| ... многоточие | 4.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.41 |
| " кавычка | 8.56 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.35 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
