Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444236 |
| Слов в произведении (СВП): | 63109 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.89 |
| СДП диалога, знаков: | 56.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8114 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7535 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2620.10 | —> 9120-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15076 (23.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48033 (76.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16447 (34.24%) |
| Прилагательное | 5822 (12.12%) |
| Глагол | 9196 (19.15%) |
| Местоимение-существительное | 3855 (8.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3118 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 949 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.42%) |
| Наречие | 2615 (5.44%) |
| Предикатив | 465 (0.97%) |
| Предлог | 6177 (12.86%) |
| Союз | 5613 (11.69%) |
| Междометие | 1345 (2.80%) |
| Вводное слово | 215 (0.45%) |
| Частица | 4243 (8.83%) |
| Причастие | 1126 (2.34%) |
| Деепричастие | 175 (0.36%) |
| Служебных слов: | 24751 (51.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.06 |
| . точка | 65.73 |
| - тире | 34.64 |
| ! восклицательный знак | 5.97 |
| ? вопросительный знак | 7.40 |
| ... многоточие | 3.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 24.24 |
| () скобки | 0.62 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
