Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 392382 |
| Слов в произведении (СВП): | 54952 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.3 |
| СДП диалога, знаков: | 39.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8346 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7726 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 620 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2908.59 | —> 4846-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10918 (19.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44034 (80.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15376 (34.92%) |
| Прилагательное | 5391 (12.24%) |
| Глагол | 9777 (22.20%) |
| Местоимение-существительное | 4704 (10.68%) |
| Местоименное прилагательное | 1732 (3.93%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 537 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.28%) |
| Наречие | 1975 (4.49%) |
| Предикатив | 456 (1.04%) |
| Предлог | 5192 (11.79%) |
| Союз | 3353 (7.61%) |
| Междометие | 716 (1.63%) |
| Вводное слово | 91 (0.21%) |
| Частица | 2788 (6.33%) |
| Причастие | 1050 (2.38%) |
| Деепричастие | 115 (0.26%) |
| Служебных слов: | 18695 (42.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.56 |
| . точка | 120.30 |
| - тире | 42.36 |
| ! восклицательный знак | 4.11 |
| ? вопросительный знак | 15.03 |
| ... многоточие | 17.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 15.50 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 5.51 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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».
