Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 431710 |
| Слов в произведении (СВП): | 61237 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.34 |
| СДП диалога, знаков: | 53.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7373 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 196 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2867.05 | —> 5433-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13012 (21.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48225 (78.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15162 (31.44%) |
| Прилагательное | 5517 (11.44%) |
| Глагол | 12983 (26.92%) |
| Местоимение-существительное | 4843 (10.04%) |
| Местоименное прилагательное | 2577 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 463 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 46 (0.10%) |
| Наречие | 2444 (5.07%) |
| Предикатив | 406 (0.84%) |
| Предлог | 5674 (11.77%) |
| Союз | 4115 (8.53%) |
| Междометие | 848 (1.76%) |
| Вводное слово | 107 (0.22%) |
| Частица | 3397 (7.04%) |
| Причастие | 1033 (2.14%) |
| Деепричастие | 179 (0.37%) |
| Служебных слов: | 21745 (45.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.06 |
| . точка | 86.99 |
| - тире | 23.32 |
| ! восклицательный знак | 3.27 |
| ? вопросительный знак | 9.34 |
| ... многоточие | 1.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 0.08 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.39 |
| ; 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».
