Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 426611 |
| Слов в произведении (СВП): | 63809 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.46 |
| СДП диалога, знаков: | 53.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9638 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9063 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 575 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2891.23 | —> 5088-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16132 (25.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47677 (74.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15627 (32.78%) |
| Прилагательное | 5229 (10.97%) |
| Глагол | 11367 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 4255 (8.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2840 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 782 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.29%) |
| Наречие | 3115 (6.53%) |
| Предикатив | 642 (1.35%) |
| Предлог | 5271 (11.06%) |
| Союз | 5987 (12.56%) |
| Междометие | 1076 (2.26%) |
| Вводное слово | 243 (0.51%) |
| Частица | 4871 (10.22%) |
| Причастие | 1093 (2.29%) |
| Деепричастие | 217 (0.46%) |
| Служебных слов: | 24777 (51.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.54 |
| . точка | 70.70 |
| - тире | 22.79 |
| ! восклицательный знак | 4.83 |
| ? вопросительный знак | 8.59 |
| ... многоточие | 7.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 5.88 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 3.92 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
