Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 435295 |
| Слов в произведении (СВП): | 62878 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.12 |
| СДП диалога, знаков: | 44.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7727 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7298 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 429 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2614.13 | —> 9192-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14746 (23.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48132 (76.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15263 (31.71%) |
| Прилагательное | 4992 (10.37%) |
| Глагол | 11349 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 6770 (14.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2956 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 748 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.29%) |
| Наречие | 2797 (5.81%) |
| Предикатив | 579 (1.20%) |
| Предлог | 5624 (11.68%) |
| Союз | 4207 (8.74%) |
| Междометие | 1112 (2.31%) |
| Вводное слово | 174 (0.36%) |
| Частица | 3401 (7.07%) |
| Причастие | 821 (1.71%) |
| Деепричастие | 127 (0.26%) |
| Служебных слов: | 24386 (50.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.35 |
| . точка | 108.11 |
| - тире | 32.71 |
| ! восклицательный знак | 5.73 |
| ? вопросительный знак | 15.87 |
| ... многоточие | 2.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 6.19 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 1.21 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
